win10下pytorch,tensorflow,keras+tf速度对比

本文通过在CIFAR-10数据集上训练VGG模型,对比了PyTorch、TensorFlow和Keras三种深度学习框架的训练及评估速度。结果显示,PyTorch和TensorFlow在训练时间上接近,且显著优于Keras。

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采用GitHub上的代码

运行类似vgg模型,在cifar10上训练,结果朋友torch与tensorflow速度相当,远远快过keras。

 pytorchtensorflowkeras+tensorflow
version
0.4.0
1.8.0
Keras:  2.1.6
Tensorflow:  1.8.0
train time:
1min 14s
1min 9s
1min 51s
evaluate time:
378 ms
9.4 s
826 ms


<think>好的,我现在需要帮助用户在Windows 11的Anaconda环境中,使用Python 3.9.0安装TensorFlowKerasPyTorch。首先,我需要回忆相关的安装步骤注意事项,尤其是兼容性问题。 用户提到已经参考了站内的四篇引用内容。引用[1][4]提到了使用Anaconda创建虚拟环境,安装TensorFlowPyTorch的GPU版本,还提到了CUDAcuDNN的配置。引用[2][3]则涉及到验证TensorFlow是否正确安装以及GPU是否可用。这些信息很重要,我需要整合到回答中。 首先,安装TensorFlowKeras。根据引用[1],用户需要先创建虚拟环境,Python版本为3.9.0。然后激活环境,安装TensorFlow。这里需要注意TensorFlow的版本是否兼容Python 3.9.0。比如,TensorFlow 2.6.0可能支持,但最新的版本可能更高。用户可能需要指定版本号,例如tensorflow==2.6.0。同时,Keras通常已经集成在TensorFlow中,所以可能不需要单独安装,但用户可能还是希望明确安装以确保版本匹配。 接下来是PyTorch的安装。引用[4]提到使用conda安装PyTorch的GPU版本,并需要配置CUDAcuDNN。PyTorch官网提供了conda安装命令,比如选择CUDA 11.3的版本。需要检查PyTorch版本是否支持Python 3.9.0,以及CUDA版本是否与用户的显卡驱动兼容。用户显卡是1650ti,可能需要CUDA 11.x,因此需要确认驱动版本是否足够。例如,CUDA 11.x需要NVIDIA驱动版本至少450.80.02以上。 然后是CUDAcuDNN的安装。根据引用[1][4],使用conda安装可以自动解决依赖,这可能比手动安装更简单。比如,安装cudatoolkit=11.2cudnn=8.1,但需要确保这些版本与TensorFlowPyTorch兼容。例如,TensorFlow 2.6.0需要CUDA 11.2cuDNN 8.1,而PyTorch 1.12.1可能需要CUDA 11.3。如果两者需要的CUDA版本不同,可能需要分开环境或者寻找兼容的版本,但用户希望在一个环境中安装,所以需要找到共同的CUDA版本。可能在这里需要妥协,或者用户可能需要安装不同版本的库。例如,PyTorch可能支持CUDA 11.3,而TensorFlow需要CUDA 11.2,这可能会有冲突。这时候可能需要确认是否有兼容的版本组合,或者建议用户使用conda来管理依赖,因为conda可能会自动处理这些冲突,或者提示用户可能需要调整版本选择。 接下来是验证安装。引用[3]中的代码可以用来检查TensorFlow是否可以使用GPU。同样,PyTorch可以通过torch.cuda.is_available()来验证。需要指导用户运行这些测试代码,并解释输出结果。 可能的问题点包括: 1. Python 3.9.0与TensorFlowPyTorch版本的兼容性。需要确认各库是否有支持Python 3.9.0的版本。 2. CUDAcuDNN版本与显卡驱动的兼容性。用户显卡是1650ti,支持CUDA版本需要查证。例如,1650ti基于Turing架构,支持CUDA 10.0及更高,但实际安装的驱动版本可能限制了可用的CUDA版本。 3. 是否在同一个环境中安装TensorFlowPyTorch,可能存在的CUDA版本冲突如何处理。 可能还需要提醒用户更新显卡驱动到最新版本,以确保兼容性。此外,如果用户没有NVIDIA显卡,或者不想使用GPU版本,可以安装CPU版本的库,但性能会差很多。 步骤总结: 1. 创建并激活虚拟环境。 2. 安装TensorFlowKeras,指定版本以确保兼容性。 3. 安装PyTorch,使用conda命令指定CUDA版本。 4. 安装CUDAcuDNN(可能通过conda自动安装)。 5. 验证安装,检查GPU是否可用。 需要检查每个步骤的命令是否正确,例如conda create、pip install等。同时,根据引用[2],用户可能在安装后运行代码时,显示的TensorFlow版本为1.8.0,这可能是因为安装时没有正确指定版本,导致安装了老版本。因此,在步骤中强调使用正确的版本号非常重要。 最后,生成相关问题,可能涉及性能优化、常见错误处理、环境管理等。</think>### 分步安装指南(Python 3.9.0环境) #### 1. 创建并激活虚拟环境 ```bash conda create -n tf_pt_env python=3.9.0 conda activate tf_pt_env ``` #### 2. 安装TensorFlowKeras - **GPU版本**(需NVIDIA显卡): ```bash pip install tensorflow==2.6.0 keras # 指定兼容版本[^1] ``` - **CPU版本**: ```bash pip install tensorflow-cpu==2.6.0 keras ``` #### 3. 安装PyTorch(GPU版本) ```bash conda install pytorch==1.12.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch # 指定CUDA 11.3[^4] ``` #### 4. 验证安装 - **TensorFlow GPU验证**: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出2.6.0[^2] print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 显示GPU信息[^3] ``` - **PyTorch GPU验证**: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True ``` #### 5. 依赖项兼容性说明 - **CUDA/cuDNN**:通过conda自动安装的`cudatoolkit=11.3``cudnn`已适配TensorFlow 2.6.0PyTorch 1.12.1。 - **显卡驱动要求**:NVIDIA驱动需≥465.89(支持CUDA 11.3)。 ---
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