Ubuntu 安装 Tensorflow-gpu 与 Keras

最新推荐文章于 2023-09-07 17:03:58 发布
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#ubuntu #tensorflow #cuda

为深度学习所用，博主预想在Ubuntu16.04上安装 显卡驱动 + CUDA + cuDNN + Tensorflow-gpu + Keras + PyCharm，参考了众多资料，最终成功将所有软件安装完毕，且能成功运行使用。该篇博客介绍了Tensorflow-gpu与Keras的安装教程（默认已手动安装CUDA及cuDNN），亦可通过下方链接查看其他步骤的安装教程。

前期说明及版本对照

换源及安装显卡驱动

安装 CUDA（附测试）

安装 cuDNN（附测试）

安装 Tensorflow-gpu 与 Keras（附测试）

设置 PyCharm

安装教程完整版

安装 Tensorflow-gpu

本教程基于 Anaconda3 安装 Tensorflow-gpu，Anaconda3内置可安装Python的不同版本，因此无需特地手动安装Python

1、下载 Anaconda3 安装包，使用清华镜像下载，

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12-15 1759
安装最好使用linux系统，比如ubuntu，目前最新的内核21.04 1、先root到最高权限， 2、执行完成pip的安装： apt -y install python3-pip 3、完成python的安装： python3 --version pip3 --version apt update apt install python3-dev python3-pip python3-venv 4、创建虚拟环境： 创建一个新的虚拟环境，方法是选择 Python 解释器并创建一个 ./v
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ubuntu 下安装 tensorflow 和 keras
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04-16 546
1.换成清华源： sudo cp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak 备份 sudo gedit /etc/apt/sources.list 换成添加下面的： # 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释 deb https://mirrors.tuna.tsinghua.e...
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06-23 485
1.创建新环境tensorflow-1，安装tensorflow-GPU版本 2.输入python，验证是否安装成功： 出现警告：FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'. 解决方法：降低numpy版本，当下版本为1.
手把手 Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn 7.1+Anaconda+tensorflow-gpu+keras-附件资源
03-05
手把手 Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn 7.1+Anaconda+tensorflow-gpu+keras-附件资源
Ubuntu16.04 安装 显卡驱动 + CUDA + cuDNN + Tensorflow-gpu + Keras + PyCharm
代码使我快乐
02-18 1984
在Ubuntu16.04上安装显卡驱动+CUDA+cuDNN+Tensorflow-gpu+Keras，目的是为了深度学习所用，博主参考了众多资料，最终成功将所有软件安装完毕，且能成功运行使用，因而写下该篇安装教程，供借鉴参考。 前期说明 CUDA需要使用电脑的物理显卡，而在某些虚拟机中无法调用本机的物理显卡，仅能使用其提供的虚拟显卡，因此无法使用CUDA，例如VMware，但也有某些虚拟机能够使...
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CarolineWang1026的博客
12-06 3596
简短高效安装
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thwwu的博客
04-15 512
Step1 连接到continuum的网址 直接在linux中打开官网的网页，找到Anaconda for linux，选择相应版本，右键，选取Copy Link Location Step2 下载Anaconda 在“终端”中输入 wget 再按空格键 然后将之前保存在网址粘贴在此处 ...
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lyuncxw
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Ubuntu TensorFlow-GPU 是在 Ubuntu 操作系统上使用 GPU 加速的 TensorFlow 版本。使用 GPU 加速可以大大加快 TensorFlow 模型的训练速度，使得在大规模数据集上进行深度学习的计算变得更加高效。 安装 TensorFlow-GPU 通常需要先安装 Nvidia 的 CUDA 和 cuDNN 工具包，然后再使用 pip 命令安装 TensorFlow-GPU。在 Ubuntu 操作系统上安装 TensorFlow-GPU 时，需要注意 CUDA 和 cuDNN 的版本与 TensorFlow-GPU 的版本的兼容性，以及 GPU 驱动程序的版本是否支持所安装的 CUDA 版本。 使用 TensorFlow-GPU 进行深度学习时，可以使用 TensorFlow 提供的高级 API 进行模型开发和训练，也可以使用 Keras 等其他深度学习框架与 TensorFlow 进行集成。此外，还可以使用 TensorFlow 提供的 TensorBoard 工具进行模型的可视化和调试。
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