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这篇文章主要介绍了tensorflow -gpu安装的示例分析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2] 。
tensorflow -gpu安装
首先,安装Anoconda
1. 官网下载点我:
2.安装
点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装。
如图,打上勾之后,一路next
3.打开终端
1)输入conda –version 查看版本
2)配置Python环境
我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择
conda create –n tensorflow python=3.5
3)激活python环境:activate tensorflow
你可以退出当前环境:deactivate tensorflow
划重点了:安装tensorflow
**传统的方法就是用pip 安装,导致后面还要下载英伟达的cuda支持以及cdnn库**
**我在这里介绍一种简单的方法,不依靠pip**
在终端中输入
conda install tensorflow-gpu
2.看包中内容
如图,cuda 9.0和cdnn 7.1.4已经自动安装了不用再自己下载
3.安装完之后
打开Anaconda Prompt 测试成功
感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“tensorflow -gpu安装的示例分析”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!
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