一句话利用清华源安装软件,比如tensorflow-gpu

最新推荐文章于 2024-10-20 21:51:47 发布
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本文介绍如何使用pip安装特定版本的TensorFlow-GPU 1.3，并提供了清华大学镜像源的链接。这对于在中国大陆地区进行深度学习开发的用户来说特别有用。
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### 配置 Conda 使用清华源安装 TensorFlow-GPU 为了通过清华大学开源镜像加速安装 `tensorflow-gpu`，可以按照以下方法操作： #### 修改 Conda 的默认源 首先，在终端或命令提示符中运行以下命令以设置 Conda 使用清华大学的镜像源： ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes ``` 这一步会将清华大学的 Anaconda 镜像加入到 Conda 的频道列表中[^1]。 #### 安装 TensorFlow-GPU 版本 接着，可以通过 Pip 命令指定版本并使用清华大学 PyPI 镜像来完成安装。具体命令如下： ```bash pip install tensorflow-gpu==1.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这条命令的作用是指定特定版本 (1.12.0) 并利用清华大学的 PyPI 源进行下载和安装。 #### 测试安装是否成功 安装完成后，可以在命令行激活环境后测试其功能正常与否。例如，切换至名为 `tensorflow` 的虚拟环境中执行 Python 脚本来验证导入模块无误： ```bash activate tensorflow python import tensorflow a = tensorflow.constant([0]) print(a) ``` 上述脚本如果能够顺利打印张量对象，则说明安装正确[^2]^,^[^5]。 另外一种方式是在 Jupyter Notebook 中新建一个 Python3 文件尝试加载库文件： ```python import tensorflow as tf ``` 此过程同样用于确认 Tensorflow 是否被成功引入[^3]。 对于 GPU 支持情况也可以进一步检测： ```python import tensorflow as tf a = tf.test.is_built_with_cuda() print(a) ``` 这段代码用来判断当前构建的 TensorFlow 是不是支持 CUDA 加速运算[^4]。
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