群星闪耀的博客

因为要看一下别人的代码怎么样，我平时用的是pytorch，所以开了个虚拟环境安装tensorflow及其GPU版本。我大概看了下，tensorflow最后更新的1.x的版本是1.15的。所以我安装的是1.15.x的版本。虚拟环境相当于重新开一个文件夹，在这个文件夹里搭建好python的包，不影响自己平时用的python环境，非常方便。虚拟环境的安装我就不多说，大家可以去查阅其他教程。我之前因为pytorch已经安装好了cuda+cudnn 11.1的版本，但是tensorflow==1.15.x

背景简介作为刚入门深度学习的小白，准备兴高采烈的开始用GPU跑深度学习算法.已经安装好了tensorflow的CPU版本，都是想要加速，搭建tensorflow-gpu的版本。我的环境是python==3.7, tensorflow==1.15，这两个的安装可以去参考其他教程，为什么在2021年还选择1.15的版本，因为我要用的代码还是tensorflow 版本1的，tensorflow 2.0的和原来的不一样，容易出现其他问题，为了早日上手深度学习，就不去弄2.0了。这里主要是讲解如何安装GPU加

fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0)x：输入数据。如果模型只有一个输入，那...

我在官网下载的版本是最新版CUDA10.2,唉哭了。希望大家还是下载10.0版本的吧。不用这么麻烦，tensorflow最多只匹配到了CUDA10.1。如果因为下载10.2，导致tf.test.is_gpu_available() 返回false。为了解决这个问题，回到cmd的界面，输入python，回车import tensorflow as tf 回车最后可以成功但是会提示你...