一开始执行语句:sudo pip install tensorflow-gpu
直接安装了tensor flow最新版,结果cuda版本还是8.0不支持,只好先卸载原来的1.6版本,输入命令:
先查看安装的tensor flow的版本:
pip list
找到对应的tensor flow项,然后输入下列命令:
pip uninstall tensorflow-gpu==1.6.0
具体图解步骤:点击打开链接 (也有安装步骤可以参考)
然后安装tensorflow1.2.1版本,首先更新pip,然后安装特定版本:
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow-gpu==1.2.1
点击打开链接 (先安装python对应版本的pip和依赖包再并升级,然后直接安装tensorflow gpu最新版本)
点击打开链接 (可以查看安装的版本,也可以用来检查tensorflow是否正确安装)
点击打开链接 (回顾了一系列的安装过程,每条语句讲解的非常详细,也提供了一个集成开发环境)
点击打开链接 (图解过程简单详细,对一些问题也做出了回答)
点击打开链接 (tensorflow安装官网说明)
点击打开链接(tensorflow官方下载链接)
点击打开链接 (安装完成后检查测试GPU)
点击打开链接 (安装tensorflow指定版本最简单的执行语句)
点击打开链接 (可参考安装和卸载)
本文介绍了如何解决 CUDA 版本不匹配的问题,并详细记录了从卸载原有 TensorFlow 到安装特定版本 (1.2.1) 的全过程。包括使用 pip 卸载和安装指定版本的 TensorFlow GPU 的具体步骤。
2690

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



