win10 安装CUDA10.0+tensorflow1.15.0 + keras 2.3.1

最新推荐文章于 2024-01-04 15:46:53 发布
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#keras #tensorflow #深度学习

本文档详细介绍了如何使用conda安装TensorFlow1.15.0以及通过pip安装与之配套的Keras2.3.1版本。特别适合Python3.6环境下进行深度学习开发的初学者。
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（Win10）基于Anaconda的 Tensorflow 1.15.0 安装教程
disciple9264的博客
02-14 4894
各个安装包版本需匹配，要严格按照版本下载安装。 1. 安装Anaconda3 4.3.0 网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装过程中一定要勾选PATH；安装路径不能有中文 2. 创建虚拟环境 打开 Anaconda Prompt，输入下面代码。此处tsfenv代表虚拟环境的名称，可任意命名。 conda create --name tsfenv python=3.6 激活虚拟环境tsfenv activ.
TensorFlow_GPU 1.15 + CUDA 10.0 + CUDNN 7.6 +Python 3.7 配置过程
qq_43034505的博客
07-06 6232
TensorFlow_GPU 1.15 + CUDA 10.0 + CUDNN 7.6 +Python 3.7 配置过程 主要是在conda下搭建GPU版本的TensorFlow，后续会提及Keras的安装 TensorFlow_GPU 1.15的安装 conda安装 anaconda官网下载安装即可。 创建conda环境 创建一个新的环境，主要是为了万一出错只删除这个环境就行，不影响你原来的Python环境，如果你足够自信的话，可以不用创建 conda create -n "你
TensorFlow 1.15.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6安装教程
weixin_40274677的博客
03-05 6920
TensorFlow 1.15.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6安装教程TensorFlow 1.15.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6安装教程1 下载Anaconda2 创建虚拟环境2.1 进入命令行2.2 创建虚拟环境2.3 查看虚拟环境3 安装tensorflow3.1 tensorflow CPU版3.1.1 激活tfenv虚拟环境3.1.2 安装tensorflow_cpu3.2 tensorflow GPU版3.2.1 查看CUDA版本3.2.
Linux快速搭建tensorflow-gpu 1.15.0环境&Keras（包括30系显卡）
weixin_43325818的博客
12-04 6076
1.创建虚拟环境：tmp_python conda create -n tf python=3.6 温馨提醒：python3.8暂不支持tensorflow-gpu 1.15版本，请使用python3.6版本 2.显示自己创建的虚拟环境 conda env list 3.进入创建虚拟环境 source activate tf 4.安装指定 版本的TensorFlow pip3 install tensorflow-gpu==1.15.0 5.安装的包(务必执行) conda install cu
keras使用gpu训练(tensor1.15 + cuda10.2)
sinat_20276189的博客
06-08 2393
模型搭建 首先写一个简单的 训练cifar10 的模型，可参考 Keras入门课3 – 使用CNN识别cifar10数据集 CPU训练 安装pip install tensorflow==1.15 , 默认使用CPU 训练，　一个epoch训练时间为：141s GPU训练 注意：tensorflow-gpu-cudnn-cuda对应版本 正确的步骤是按照对照表去安装。　PS :tensorflow1.15　对应的也是cuda10.0 使用GPU 训练，　一个epoch训练时间为：21s !!! 但是不幸的是
tensorflow安装.tensorflow和keras版本对应
m0_38038158的博客
09-07 1352
tensorflow和pytorch版本兼容 https://www.jianshu.com/p/8a72bc192fbd NVIDIA GPU驱动: Driver Version: 440.44 conda install tensorflow-gpu=1.15.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10. tensorflow和keras版本对应 转载自https://blog.csdn.net/Finks_Chen/article...
Tensorflow 和 Keras 版本对应关系
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douzi949389的博客
08-21 1万+
TensorFlow 2.2 tensorflow-2.2 TensorFlow 2.2.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.7. floydhub/tensorflow TensorFlow-2.2 TensorFlow 2.1 tensorflow-2.1 TensorFlow 2.1.0 + Keras 2.3.1 on Python 3.6. floydhub/tensorflow TensorFlow-2.1 Tensor
NVIDIA GeForce RTX 2060 配置keras + tensorflow-gpu机器学习环境
qq_43347374的博客
11-30 2279
完整机器学习环境需要CUDA,cuDNN，Anaconda，python，tensorflow-gpu,keras, 这些都是需要版本匹配的， 一般来讲 其实有人说（有的博客）要按照自己的gpu安装CUDA,cuDNN 比如这篇博客 https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/105788637?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPa
Anaconda安装tensorflow-gpu虚拟开发环境
EthanPlay的博客
10-11 3741
Anaconda安装tensorflow-gpu虚拟开发环境
Windows 环境TensorFlow源码C++编译———实战与避坑记(1)
sjf2004的博客
12-08 3376
TensorFlow训练模型时，基本都是在Python环境下完成。生成环境中通常会使用其他语言开发应用程序，来完成对训练好的模型的调用。这时，就需要用到tensorflow的动态库文件。Tensorflow的官方并没有提供编译好的动态库文件，只是给出了如何进行编译的方法指导。实际编译过程中，会遇到很多问题，作者在参考其他编译教程，结合自己的实战经验，总结撰写本教程，希望能为需要的同仁提供些许帮助。 主要参考： https://www.tensorflow.org/install/source_windo
WIN10+CUDA10.1环境下Keras-YoloV3训练教程（超简单！）
12-21
WIN10+CUDA10.1环境下Keras-YoloV3训练教程环境配置准备过程数据集标注过程数据集准备过程：一二训练过程测试过程最后 环境配置 CUDA和Keras的安装可以参考我的上一篇博客这是链接。 需要注意的是，Tensorflow有GPU和CPU两个版本。 如果我们同时安装了CPU和GPU版本，此时安装Keras，会默认安装CPU的版本的Keras，无法使用GPU进行加速训练。 解决方法就是先卸载Tensorflow，只用pip安装GPU版本，然后再pip安装Keras即可。 准备过程 数据集标注过程 Keras版本YOLOV3使用的VOC格式的数据集，也就是标注文件后缀为xml，
Tensorflow和Keras的版本对应关系
Tender_Li的博客
07-26 5738
在安装Tensorflow和Keras时，需要注意两者版本的对应关系，否则可能会报错。下面是查看两者版本对应关系的链接，需要的小伙伴可以自行查看： https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 另外附上安装Tensorflow以及Keras的命令： pip install tensorflow==1.15 # ==后面可以是任意的版本号，不加默认是最新版本 pip install tensorflow-gpu==1.15 # 安装gpu版本的ten
30系显卡安装tensorflow-gpu1.15.0
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08-30 7224
安培架构下的30系显卡仅支持CUDA11以上的版本，目前最新的Tensorflow和PyTorch虽然都可以直接使用，然而谷歌不再维护的tensorflow1.x却无法安装在CUDA11环境下。好在NVIDIA一直在维护一个1.15版本的nvidia-tensorflow可以使用在30系显卡上。具体安装要求如下： 官方要求必须在Ubuntu20.04以及之后的版本，笔者也在windows上试过，并不支持windows。此外，显卡驱动仍然必不可少，带图形界面的Ubuntu系统建议直接在...
tensorflow基础学习-anaconda方式安装tensorflow（gpu-1.15.0版本）
小夭的博客
11-01 1万+
前言 关于anaconda方式安装tensorflow(cpu版本)之前已经有博客写过了。这一次更新一下anaconda方式安装tensorflow（gpu版本），他们的区别在于TensorFlow-gpu版对安装的要求要高些，需要NVIDIA的驱动及CUDA工具支持。 1、关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解 关于这一块，我刚刚入门，就直接引入了别人写好的理解关于CPU、GPU、CUDA、cuDNN的理解 gpu与cpu GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和
tensorflow_gpu1.15+Python 3.6+Keras 2.3.1安装
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07-06 501
解决方案：到anaconda的安装目录位置：比如 D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin，找到如下两个DLL的文件：libcrypto-1_1-x64.dll；遇到报错：CondaSSLError: OpenSSL appears to be unavailable on this machine. OpenSSL is required to。解决方案：python -m pip install --upgrade pip。
win11环境配置（anaconda+tensorflow1.15+Keras+bert4keras CPU版本）
jjsd__gulugulu的博客
04-16 3840
关于模型 毕设用到的模型是中文生成式预训练模型，以mT5为基础架构和初始权重，通过类似PEGASUS的方式进行预训练。 详情可见：https://kexue.fm/archives/8209 安装环境与配置 anaconda： 本科时各种课设把python，conda弄得很乱套，所以准备重新安装一遍。电脑中的python版本是3.8，先浅安装一个anaconda。 ①anaconda安装配置，镜像安装，更改conda源加快速度： https://blog.csdn.net/in546/article/
安装Tensorflow==1.15版本（CPU）
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01-04 5366
注意：安装tensorflow的某一版本要与python的版本相匹配，Python的版本太高，那么安装不了TensorFlow的低版本；1.创建虚拟环境：conda create -n tf15 python tensorflow=1.15。5.删除虚拟环境，以tf15为例：conda remove --name tf15 --all。2.进入虚拟环境：conda activate ft15。3.查看有哪些虚拟环境：conda env list。在tf这个环境下安装代码需要使用的包。
Win10，深度学习GPU环境配置实录（Anaconda + TensorFlow 2 或 TensorFlow 1.15 + keras）
zgjstudy的博客
04-14 2686
这是我第N次遇到把环境搞坏，再重新配环境，然后忘记各个步骤中的指令，然后全网查资料的情况。于是我决定落实一下一直都有的一个想法：写个 Blog 记录下从零开始搭建环境的全过程，以方便将来再次把环境搞坏的自己和遇到相同问题的同学们。 前言 GPU 对深度学习运算效率提升非常巨大，就我目前做的一个项目而言，一个 epoch 用 CPU 耗时 1622s ，而用 GPU 仅需要 33s，粗略估计下使...
Tensorflow-GPU（Win10）超完整版安装
qq_42749307的博客
04-18 1825
一、Anaconda的安装 ANACONDA官网 这个部分需要注意的就是添加环境变量，不然后期使用VSCode测试的时候会出现IMPORT ERROR 上面四个文件路径在Anaconda安装路径下 二、安装CUDA、cuDNN和tensorflow_gpu之前的准备工作 这个部分尤其需要注意各个软件之间的版本适配问题（以我自己的电脑举例），因此，准备工作尤为重要！ （1）看我们电脑显卡的版本 显卡版本号：419.72 （2）查看对应的CUDA版本 官网查询 选...
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04-04
根据TensorFlow的官方文档，TensorFlow 1.15可能支持CUDA 10.x而不是11.x，这可能是一个问题。用户可能需要降级CUDA到10.0或者10.1，但用户明确提到使用CUDA 11.1，所以可能需要寻找非官方支持的方法，或者是否有...
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