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主要讲一下在Linux下安装tensorflow gpu版的两种方式#xff1a;使用conda和pip安装。安装cpu版本比较简单#xff0c;安装命令相同#xff0c;但是省去了安装cuda和cudnn。
注意#xff1a; 在安装tensorflow gpu版本前…主要参考https://www.jianshu.com/p/9911dee2f00b
主要讲一下在Linux下安装tensorflow gpu版的两种方式使用conda和pip安装。安装cpu版本比较简单安装命令相同但是省去了安装cuda和cudnn。
注意 在安装tensorflow gpu版本前首先要清楚不同版本tensorflow对应不同的cudacudnn版本而不同的cuda版本对显卡驱动版本又有要求。这几个版本不符合要求是无法使用gpu版本的tensorflow下面给出了官网说明。 tensorflow-gpu各版本与cudacudnn匹配查询:https://tensorflow.google.cn/install/source?hlen#linux CUDA版本与显卡驱动版本匹配查询https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
关于CUDA和cuDNN安装本文不再详说CSDN上一搜一大堆。先在nvidia官网下载CUDA安装文件和cuDNN安装文件需要登陆后才能下载。这里给出安装教程链接CUDA安装教程cuDNN安装教程。
其中特别注意cuDNN下载需要登录注册由于是国外的网站多种浏览器的下载速度均较慢。通过尝试使用迅雷可以获得不错的下载速度具体浏览器通过迅雷下载的设置自行百度
1、使用conda安装tensorflow推荐: 先用conda查询可以安装的tensorflow版本根据当前的python环境查询到的版本会有不同在tensorflow官网安装页面上可以查到不同tensorflow版本支持的python 若要安装cpu版本的tensorflow直接将后面的-gpu去掉即可。 conda search tensorflow-gpu
安装所需的tensorflow版本等号后面指定版本若不指定默认安装最新版本。在安装tensorflow 2.0以上版本时会自动安装上依赖的cuda和cudnn省去了另外安装cuda和cudnn1.x的版本未做测试1.x的版本能否自动搜索安装所需的cuda和cudnn待确定。 conda install tensorflow-gpu1.15.0
2、使用pip安装tensorflow pip安装就一行命令等号后面可以指定版本若不指定默认安装最新版本 pip install tensorflow-gpu1.15.0
安装好后检查tensorflow gpu版本是否可用返回结果为True则可用。 import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available()) 其次可以参考https://blog.csdn.net/hillyfighting/article/details/106633362
