keras及tensorflow-gpu安装

最新推荐文章于 2024-06-04 17:27:42 发布

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本文介绍如何使用Anaconda环境安装TensorFlow GPU版本及Keras GPU版本，确保Python版本为3.5或3.6，适用于深度学习项目。

安装anaconda （tensorflow只支持python3.5、3.6）
先安装tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu
再安装keras conda install keras-gpu
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景小亮

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Keras（基于TensorFlow）-GPU安装

m0_38064529的博客

09-17

1846

Keras（基于TensorFlow）-GPU安装 0 前期准备 0.1当前电脑配置： 0.2 匹配版本查看系统内核版本（参考1：https://blog.youkuaiyun.com/liudehua6/article/details/82152010 tensorflow正确安装顺序，避免版本不兼容问题）作者给了自己的配置和安装顺序（参考2：https://blog.youkuaiyun.com/...

TensorFlow2,keras-(GPU)安装，环境配置

wirepuller_king的博客

11-26

1298

TensorFlow2安装，环境配置

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tensorflow-gpu安装（详解）

shinuone的博客

11-01

2万+

TensorFlow（中文名：张量流）是一个由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习和机器学习任务。

tensorflow/keras使用GPU进行训练

麦田里的守望者

01-07

1万+

原文 1 需要的环境配置 Anaconda环境，Anaconda安装教程 CUDA，CUDA下载，这里需要注意CUDA、cuDNN、tensorflow的对应版本，对应版本查询 cuDNN，cuDNN下载，这里需要注册 tensorflow-gpu keras 2 CUDA安装与配置进入CUDA下载页面选择对应的CUDA版本：选择一个需要下载的版本，然后选择系统以及安装方式进行安装。 2.1 这里以本地安装（local）为例：你可以选择精简安装和自定义安装: 精简安装：安装默认需要的包，这里

Windows7下安装GPU版本tensorflow及安装配置keras、pycharm

weixin_42270428的博客

10-10

1702

本文章主要内容为：在windows7下安装GPU版本的tensorflow的具体步骤，依次介绍了安装python、cuda和cudnn、tensorflow，keras、pycharm以及python库的配置等

ANACONDA +Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+keras安装步骤的ppt

03-01

### ANACONDA +Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+keras安装步骤详解 #### 一、ANACONDA 安装 **ANACONDA** 是一个非常方便的Python和R的数据科学环境管理器。它提供了一个包含大量科学计算库的分发版，以及一个强大...

Keras+tensorflow-gpu环境安装

芋头课堂

06-12

1709

我的tensorflow的版本是1.10.0，而keras的版本是2.6.0。1.安装python3.6+tensorflow+Keras（gpu）如果keras的版本和tensorflow的版本不一致，就会报错。这是因为keras是tensorflow的高级API。

tensorflow-gpu-2.12.0.tar.gz

02-16

6. **TensorFlow**：通过pip安装`tensorflow-gpu==2.12.0`。安装完成后，进行环境配置，确保TensorFlow能正确找到和使用GPU资源。 ### 使用注意事项 1. **兼容性**：确保你的GPU型号和驱动程序与TensorFlow支持...

图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0）

最新发布

03-03

本文将深入探讨在Keras和TensorFlow-gpu结合使用下，如何进行图像标注、训练和识别，特别是以Yolo3（You Only Look Once version 3）为例，展示这一过程的具体实施。首先，Yolo3是一种流行的目标检测算法，它能在...

tensorflow-gpu测试代码.pdf

05-06

`tensorflow-gpu测试代码.pdf` 提供了一个简单的脚本来检查 TensorFlow GPU 版本是否安装正确，并测试 GPU 是否能被 TensorFlow 识别和使用。首先，导入 TensorFlow 库： ```python import tensorflow as tf ``` ...

已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决

12-20

问题我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。原因因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从而无法使用GPU进行训练。解决方法同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu 和

配置Tensorflow使用GPU加速（Tensorflow2.6.0，Python3.6-3.9，CUDA11.2，cuDNN8.1）

m0_68167270的博客

06-04

5390

对于刚使用Tensorflow的朋友来说，配置环境并使用GPU进行加速也是件令人头疼的事情，纯自己折腾会遇到比较多的坑，我对我安装Tensorflow的过程进行总结，我所安装的Tensorflow版本是2.6.0，与之对应的Python为3.6-3.9，CUDA为11.2，cuDNN为8.1。

配置深度学习tensorflow GPU版本

xd1723138323的博客

06-01

6221

1、显卡驱动安装我笔记本电脑的独立显卡是860m，安装好Ubuntu之后，可以通过Ubuntu自带的Additional Drivers来安装独立显卡驱动（可能驱动不是最新的，但是是系统认为最匹配的，暂且就用这种驱动吧）step1:安装好Ubuntu首先对系统进行update和upgrade，否则直接装驱动会出错，具体命令如下：sudo apt-get updatesudo apt-get upg...

小白配置GPU版Tensorflow+Keras（Win10）

Kanny

04-03

1638

写在最前能有如此方便的，避免走弯路的，深度学习环境配置教程，首先要感谢实验室颜神@stary_yan 与进神的配置指南。然后在他们的基础上再将其细化修改，变得更加清晰。哪怕你和我一样都是命令行小白，只要有一台带GPU的电脑，也能配置出自己的GPU版的Tensorflow+Keras环境，来跑深度学习代码。准备材料敏捷的手指对深度学习的热情一台Win10的带GPU的电脑（要...

gpu版本的tensorflow、pytorch、keras快速安装

weixin_44261547的博客

09-11

930

快速配置windows和linux的深度学习环境

TensorFlow-GPU的安装及keras的安装

colleges的博客

03-19

1万+

背景：需要运行一个基于keras的BERT+BiLSTM+CRF的NER项目，因此写了这篇小记，记录环境准备的过程和步骤。 1、建立虚拟环境前提：先安装Anaconda(这里我使用的是Anaconda3) 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/colleges/article/details/121948153 这里的Python版本为Python 3.6.8 2、安装TensorFlow（GPU版本） 2.1配置conda和pip镜像源 2.1.1conda镜像源通过下面.

windows 下 TensorFlow（GPU 版）的安装

weixin_30878501的博客

02-10

229

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 0. 环境 OS：Windows 10，64 bit；显卡：NVIDIA GeForce GTX 1050Ti，显卡查看方法：计算机【设备管理器】⇒ 【显示适配器】 Python 的版本，注意只能为 3.5，并非越高越好； CUDA，8.0...

win10下基于python（anaconda）安装gpu版本的TensorFlow以及kears深度学习框架

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aoanng的博客

11-13

2万+

%%——2018/5/3更新——–%% 现在回头来看，我之前写的这篇在win10下安装gpu版本的tensorflow貌似写得有点复杂了… 现在来总结一下：装gpu版本的tensorflow需要以下一些准备：需要一个vc库，一般是vc14，vc14对应vs 2015，其实没必要装vs 2015，直接装vc14库就行了，这里附vc14库32位和64位的下载链接：链接: https://...

TensorFlow的GPU安装流程（TensorFlow+CUDA+CUDNN+Keras）（自我总结版）

weixin_44088925的博客

02-17

868

我想安装一个TensorFlow的GPU版，但是什么也不知道具体怎么开始，所以在网上搜了很久，最后结合自己的电脑终于安上了。这里把我的经验分享给大家，希望能有所帮助。 1.首先，我们需要确定你的电脑的GPU是否支持安装。我看网上好多都有怎么查看的帖子。我就不仔细介绍了。（因为我的电脑自带NVIDIA的一系列东西，虽然也有CUDA，但是我后来还是自己安装了一下，因为原来的我找不到安装路径。我的电脑...

keras TensorFlow-gpu

02-21

### 配置和使用 TensorFlow GPU 版本为了在 Keras 中配置和使用 TensorFlow GPU 版本，需要创建合适的 Conda 虚拟环境并安装必要的依赖项。对于 TensorFlow 2.0 及更高版本而言，由于其已经集成了 Keras，因此无需单独安装 Keras。 #### 创建 Conda 虚拟环境首先，在命令提示符下执行如下操作来建立一个新的 Python 环境： ```bash conda create -n keras-gpu python=3.8 ``` 接着激活该新创建的环境： ```bash conda activate keras-gpu ``` #### 安装 CUDA Toolkit 和 cuDNN 考虑到不同硬件可能支持不同的 CUDA 版本，建议查阅 NVIDIA 的官方文档确认所使用的显卡兼容的最大 CUDA 版本。之后通过下面指令安装相应版本的 `cudatoolkit` 和 `cudnn`: ```bash conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1 ``` 这里选择了较新的稳定版组合作为例子；实际应用时应依据个人情况调整具体数值[^3]。 #### 安装 TensorFlow GPU 支持库完成上述准备工作后，可以通过 Pip 来获取带有 GPU 加速功能的 TensorFlow 库： ```bash pip install tensorflow==2.7 ``` 此命令会自动拉取适用于当前系统的二进制文件，并处理好所有必需的依赖关系[^5]。 #### 测试 GPU 是否正常工作最后一步是在 Python 解释器内部验证 GPU 设备是否被成功识别。打开交互式的 Python shell 并运行以下测试代码片段： ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) tf.test.is_built_with_cuda() ``` 如果一切顺利的话，这段程序应该报告至少有一个可用的 GPU 设备，并返回 True 表明 TensorFlow 已经编译了对 CUDA 的支持。