Win10环境下安装Tensorflow GPU版【Tensorflow1.11.0+CUDA9.0+CUDNN7.1】

最新推荐文章于 2022-10-06 17:03:02 发布
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Win10环境下安装Tensorflow GPU版【Tensorflow1.11.0+CUDA9.0+CUDNN7.1】

废话不多说，直接上干货

（1）tensorflow版本和cuda/cudnn版本的对应关系

弄清楚tensorflow版本和cuda/cudnn版本的对应关系，防止不兼容问题的发生
在这里插入图片描述
目前tensorflow的最高版本为1.14.0。由于与其对应的CUDA和CUDNN版本未知，所以不建议安装这一版本。本人安装的是tensorflow1.11.0版本。

（2）Anaconda的安装

Anaconda的安装过程不再赘述。这里提醒一下，如果是Python3.7，要转化为Python3.6。转化方式如下：

1.打开Anaconda Navigator
在这里插入图片描述
2.选中Python
在这里插入图片描述

3.左键单击左侧对号，将版本改为3.6

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tensorflow >= 1.11.0 # CPU Version of TensorFlow. # tensorflow-gpu >= 1.11.0 # GPU version of TensorFlow.
最新发布
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TensorFlow是一个开源的人工智能计算框架，最初由Google开发，用于构建和部署机器学习模型。从版本1.11.0开始，它支持了两个主要的变体：CPU版本和GPU版本。 CPU版本的TensorFlow（tensorflow>=1.11.0）针对没有GPU设备或希望在CPU上运行模型的情况设计，它的核心功能包括数据流图、张量操作和各种预训练模型的API，适合于在普通计算机上进行大规模数据处理和模型训练。 GPU版本的TensorFlow（tensorflow-gpu>=1.11.0），则是专为利用图形处理器的强大并行计算能力优化的。相比CPU，GPU拥有更多的处理单元，可以显著加速深度学习模型的训练速度，特别是对于需要大量矩阵运算的任务，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 要安装特定版本的TensorFlow，你可以使用包管理工具（如pip）在Python环境中进行安装，例如： ```bash pip install tensorflow==1.11.0 # 如果是CPU版本 pip install tensorflow-gpu==1.11.0 # 如果是GPU版本，并且已配置好CUDA和cuDNN ```
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