目录安装概述pip 软件包硬件要求软件要求其他安装方法安装步骤确定版本下载安装检查GPU配置不使用GPU渐进式的使用显存 其他问题找不到GPUCPU不支持avx2参考在深度学习中，单纯使用CPU计算太慢了，GPU的支持是必须的。TensorFlow 2.x版本的GPU支持和1.15版本略有不同。所以在此简单介绍一下。（主要是window的，linux推荐用docker）安装概述pip 软
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2024-05-07 15:21:04
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背景关于 tensorflowTensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由G
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2024-04-30 01:56:10
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历时两天，踩过很多坑，终于语气词装好了。说一下我的情况：tensorflowGPU-1.14.0，CUDA-10.0，cuDNN-v7.6.5，Anaconda3-2019.10，python-3.6，1650显卡。2020年3月2日 好了下面是步骤！大致的步骤为一、安装CUDA和cuDNN。二、安装Anaconda三、安装tensorflowGPU 下面一一介绍：一、安装CU
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2024-05-27 10:01:45
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今天给大家详细讲解一下如何在Windows10上配置安装好tensorflow的GPU版本1、首先，打开Tensorflow官网的安装指南（https://www.tensorflow.org/install/install_windows）。2、官网对安装Tensorflow GPU版提出了一些要求，如下图所示。要安装GPU版，首先确认自己电脑的显卡是否满足要求，也就是官网要求中的第四点。到电脑
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2024-04-27 09:55:08
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这是19年初学faster rcnn时记下的一些笔记。 这几天主要的任务是用tensorflow配置并运行Faster-RCNN，配置好笔记本的环境，下载好各个需要用到的库。虽然说下几个软件说起来是很轻松的事，但这学期一直在不断的尝试配置tensorflow的GPU版本，但每次都因为一些解决不了的原因失败了，网上的教程太多了，自己也分不清该按照哪个版本来。 这次经过几天的不断尝试，终于成功地运行了
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2024-04-05 14:53:55
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查看机器 的信息： 持续更新查看： 其他方式如下：
原创
2022-08-10 17:32:44
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<!-- @page { size: 21cm 29.7cm; margin: 2cm } P { margin-bottom: 0.21cm } --> 在现今商品社会中，任何物品都有一个“价格”，连“古典文物”都有价。一般而言，开源软件都是“免费的”，但是，免了多少“费”（fee），打了多少“折
TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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折腾4天终于装好 tensorflow-gpu 版，此教程一是按照实际操作给自己做个记录，二是给各位一个参考尽量节省安装时间。 硬件：CPU: i5-7400,GPU: GeForce GTX1050Ti系统：Ubuntu 16.04, cuda 8.0, cudnn v5 1 安装前准备工作1.1 检查自己的 GPU 是否满足安装条件 打开终端输入以下指令： lspci
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2024-08-21 11:12:00
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tensorflow由于谷歌的原因，不同的版本有时候改动比较大，所以决定好自己想使用的版本后就不要轻易更改，免得后续移植程序的时候出现很多错误。 本文以及后续文章关于tensorflow的学习和开发选在windows 10 平台上，使用python。不管是python还是tensorflow，网上都有很多安装方式，但是最简单快捷的应该是使用Anaconda。使用Anaconda管理环境最清晰
1.首先安装CUDA（会自动安装NVIDIA显卡驱动）a.首先安装一些依赖sudo apt-get update
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --n
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2024-02-25 10:48:11
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在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行 默认是gpu:0 ...
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2021-10-15 14:58:00
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Tensorflow-gpu配置一、本机配置win10 GEFORCE GTX1050Ti Inter® Core™ i5-7300HQ CPU二、下载准备1.更新显卡驱动 点此更新 搜索下载并安装 2显卡设置 . 下载VS2015社区版 点此下载
下载cuda9.0.176；选择local离线安装包;下载 Patch 1 Patch 2 Patch 3补丁
下载cuDNN；选择Download
新手小白安装过程中遇到种种问题，大概花了两天的时间去安装tensorflow-gpu,其他相关概念在这里就不多提了，直接就是进入安装的需要。这里安装的tensorflow-gup==1.9.0版本，对应的python是3.6。一、确定自己的显卡支持CUDA1、查看自己的显卡：设备管理器-显示适配器 2、找到对应的显卡：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、
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2024-05-16 11:13:02
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2016年，机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热。Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火。TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一
tensorflow-gpu(cpu)安装教程 由于换过电脑，所以配过多次tensorflow环境，以前同样的步骤，但是或多或少都遇到抗.看过许多网上的关于cpu/gpu版本的教程，主要是gpu版本安装，因为涉及tensorflow-gpu版本号和cuda号和cudnn版本，以及自己电脑显卡能支持的cuda,***总结***网上大部分的gpu环境教程，主要分以下几步： （1）根据自己电脑显卡的支持
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2024-05-02 11:27:04
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安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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文章目录支持的设备记录设备指派情况手工指派设备使用多个GPU限制GPU资源使用 支持的设备 在一套标准的系统上通常有多个计算设备，TensorFlow支持CPU和GPU这两种设备。我们用指定字符串strings来标识这些设备：
/cpu:0：机器中的CPU。
/gpu:0：机器中的GPU，如果你有一个的话。
/gpu:1：机器中的第二个GPU，以此类推。如果一个TensorFlow的ope
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2024-04-16 09:44:39
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安装无数次，博主tensorflow-gpu终于能用了，却没有及时博客，n天之后，博主忘记了安装细节，在更新anaconda后tensorflow崩溃，博主也崩溃了
于是乎，就有了这篇博客，先说一下，现在我还是记不清安装细节，等过两天我的tensorflow再度崩溃并不能修复时，我会尝试重新安装并且记录在博客，请来查找续进行安装，今天这篇博客没多大意思.....今天发生的事和解决方法（可能并不适用
原创
2021-09-09 16:10:30
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TensorFlow r0.12 及以后版本添加了对 windows 系统的支持，自此实现了三大平台，一套代码多平台运行。安装 TensorFlow 方式有很多种，下面使用 Anaconda 在 windows10 安装 TensorFlow (CPU版)。
什么是 Anaconda？Anaconda is the leading open data s
