前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？ 打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。 环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0 cuDNN：7.1.4 我们来用最简单的方法安装，首先Pyt
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2024-08-22 07:32:56
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前言：安装这个东西，折腾了大半天,查阅了很多资料。但最终还是安装成功了，并记录下来。希望给大家一些借鉴，顺利完成安装。整个安装过程需要很强的版本控制。显卡驱动==>CUDA<==>cuDAA<==>tensorflow_gpu==>keras 1、我安装的版本为（自测可用）：python:3.6.6tensorflow_gpu:2.1.0CUDA:10.1cuD
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2024-03-29 15:13:18
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用pip list看是不是安的gpu版啊，要有gpu字样啊
原创
2022-07-19 11:54:57
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感谢 （ubuntu安装显卡驱动的三种方法） 1、首先查看显卡型号 inxi -G这安装好显卡驱动的画面（刚拿到电脑就开始装显卡驱动，整了2天才知道，显卡没装好）。 2、禁用nouveau ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau，不然会碰到冲突的问题，导致无法安装nvidia显卡驱动。编辑文件blacklist
2020年Tensorflow2-GPU 完整安装过程总结Tensorflow2.1将是最后一个支持python2的版本。tensorflow2.1增加了对TPU的支持，同时tf.keras和tf.data这两个常用的API也得到了很多新的更新。Tensorflow2.1的cuda版本为10.1，cuDNN版本为7.6.Windows 和 Linux 系统的 TensorFlow pip 版本默认
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2024-07-07 01:44:52
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Windows下Tensorflow-GPU的安装
Windows
Tensorflow
GPU
一直在搞3D视觉相关的技术工作，最近需要用到机器学习（深度学习）来实现一些功能。而Tensorflow是谷歌发布的一款非常流行的机器学习库，故尝试在Pycharm下安装Tensorflow的GPU
建议可以使用anaconda创建专门的虚拟环境来安装TensorFlow，因为如果你之后继续在此环境下安装如tensorflow-federated（联邦机器学习）的话就会出问题。1 版本准备注意四个版本是一一对应的，可能改变任何一个的版本都会导致不能运行 python版本3.7.6 tensorflow-gpu版本2.0.1 CUDA版本10.0 cuDNN版本7.6.52 TensorFlow
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2024-03-26 14:39:35
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自己的小本本，之前预装有的pycharm+win10+anaconda3+python3的环境 2019/3/24重新安装发现：目前CUDA10.1安装不了tensorflow1.13，把CUDA改为10.0即可（记得对应的cudann呀） 如果刚入坑，建议先用tensorflw学会先跑几个demo，等什么时候接受不了cpu这乌龟般的速度之时，就要开始尝试让gpu来跑了。 cpu跑tensorfl
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2024-04-19 12:45:21
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安装关键 对应的python版本+对应的 tensorflow-gpu版本 + 对应的NVIDIA显卡版本 + 对应的CUDA版本 + 对应的cuDNN版本 安装总结 以2019.4.15为基准，本人安装的版本如下： 最新的tensorflow-gpu-1.13.1+最新的python3.7.3+笔
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2019-04-19 05:57:00
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windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速
0. 环境
OS：Windows 10，64 bit；
显卡：NVIDIA GeForce GTX 1050Ti，显卡查看方法：计算机【设备管理器】⇒ 【显示适配器】
Python 的版本，注意只能为 3.5，并非越高越好；
CUDA，8.0；
keras 可以以 TensorFlow
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2017-02-10 10:33:00
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一、安装方面这里默认以tensorflow 2.0 gpu版本为例说明,安装cpu版本只需要把下面命令中的-gpu 删除即可1.1 安装小细节控制以下命令同为通用，读者若使用的是Anaconda 所创立的虚拟环境，请先activate XXX(虚拟环境名)若使用的base环境或不使用Anaconda 请忽略这一步现在是2019.10，自Tensorflow 2.0 出现后，numpy 1.17 也
自己这几天更换电脑，再加上前次旧电脑学习，安装了好几次TensorFlow，每次都遇到了一些问题，经常缺一些文件，在网上下载文件还很慢，走了不少弯路，特将完整的安装方法记录如下，以便后续使用，也供同行参考。TensorFlow的学习需要有专门的Nvida的GPU显卡的电脑，GPU的显存最好在4G以上，我以前那台电脑只有1G显示只能学习一些非常初级模型，稍微复杂的模型就无法运行。对于没有GPU独显的
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2024-02-27 15:22:32
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WIN10 + python3.5 + Aaaconda3-5.1.0 + CUDA10.0 + cuDNN7.6.5.32 + tensorflow-gpu-1.13.1 安装步骤1、查找python与tensorflow版本对应2、安装python3.53、Anaconda安装4、CUDA与cudnn安装5、tensorflow安装报错问题解决 1、查找python与tensorflow版本
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2024-04-28 19:30:07
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TensorFlow-CPU与GPU的安装教程TensorFlow-CPU1.下载Anaconda2. 下载Vsual C++3. 安装TensorFlow-CPUTensorFlow-GPU1.检测当前GPU驱动版本是否满足大于410版本2.下载Vsual C++3.下载Anaconda或Miniconda4.替代.condarc配置文件4.安装Tensorflow-GPU 写在前面：CPU和
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2024-02-29 23:46:23
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GPU环境的配置 在深度学习中，模型往往很复杂，数据量很大，此时使用GPU运行会快很多。而使用GPU就需要安装CUDA和CuDNN。本文是为了使用tensorflow的gpu版本而使用的GPU。 （1）GPU的配置 首先，要使用TensorFlow的GPU，需要达到的硬件前提：显卡类型是NVIDIA，显卡的计算能力要至少达到3.0。 可以在下面的网站查看： https://developer.nv
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2024-03-03 21:09:24
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Tensorflow 的cpu版本和gpu版本 所谓的cpu版本gpu版本值得就是计算核心的分别，分别是gpu核心，cpu核心。既然如此了解cpu和就显得很重要了。cpu是一种复杂的计算的软硬件结合，是个繁琐的计算处理，包含了各种中断，资源切换等。gpu也是一种软硬件解和体系，他适合的是一种简单的重复的大量运算。而且他不想cpu就几个核，目前gpu核有五百多个，
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2023-12-04 11:13:20
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WIN10配置Tensorflow-GPU一、电脑配置及版本 WIN10+GTX1050Ti+CUDA-9.0.176+CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.5.0.56 IDE:Pycharm 框架:Tensorflow-GPU Python版本:Python3.6二、配置过程 1.首先要看显卡是否支持GPU加速 CUDA及CUDNN是NAVIDIA开发的，首先显卡必须是NAVI
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2024-05-14 09:22:38
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TensorFlow有CPU版本和GPU版本之分，CPU版本安装相对简单，按着TensorFlow的官方文档进行安装即可。但CPU版本只能使用CPU进行计算，计算效率低。对于简单的模型计算可以使用CPU模式，但对于复杂的模型训练就需要GPU的支持了。GPU版本安装方式TensorFlow的GPU版本有两种安装方式：源码编译安装这种方式灵活性最强，但这种方式不但会涉及TensorFlo
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2024-03-08 09:04:36
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本文将对Tensorflow中的常用方法进行总结。TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现
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2024-08-16 22:52:00
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目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
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2024-05-18 23:13:28
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