linux下 tensorflow(CPU 与 GPU)安装,tflearn 安装

本文提供TensorFlow的安装步骤,包括CPU版本与GPU版本,并指出了所需的cuDNN版本要求为5.1及以上。此外,还介绍了tflearn的安装方法。

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tensorflow 安装
1、CPU 版本安装

$ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

2、GPU版本安装

sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

 

cudnn版本要5.1版本以上

 

3、tflearn 安装

pip install tflearn

 

 

 

 

### Linux GPU TensorFlow 安装指南 #### 准备工作 为了确保顺利安装带有GPU支持的TensorFlow,在Linux环境中需确认已满足以下条件: - 已经安装了兼容版本的CUDA Toolkit以及cuDNN库。这一步骤至关重要,因为这些工具包提供了必要的底层接口来实现GPU加速功能[^3]。 - 确认操作系统不是运行于虚拟机之中,而是直接部署在物理硬件之上(例如作为双系统之一)。这是因为大多数情况下,虚拟环境不支持直接访问主机的图形处理单元(GPU)。 #### 安装过程 ##### 更新现有软件包列表并安装依赖项 建议先执行系统的全面更新操作,并安装一些可能缺失的基础组件: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3-pip python3-dev ``` ##### 设置Python环境 创建一个新的虚拟环境用于隔离项目依赖关系,推荐做法如下所示: ```bash python3 -m venv my_tensorflow_env source my_tensorflow_env/bin/activate ``` ##### 获取适用于当前平台的最佳匹配版本号组合 查阅官方文档获取最新的CUDA/cuDNNTensorFlow之间的对应表单链接,从中挑选适合自己的配置方案。 ##### 执行具体命令完成安装 依据所选版本信息,通过pip工具下载指定标签下的gpu版本tensorflow发行版文件。这里给出一个具体的例子,假设目标为tensorflow-gpu 2.4.0,则可采用如下方式快速入手[^4]: ```bash pip install --upgrade --ignore-installed -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.4.0 ``` #### 验证安装成果 最后可以通过简单的测试脚本来检验整个流程是否成功结束。下面是一段用来检测是否存在可用GPU设备的小程序片段[^2]: ```python import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) tf.test.is_gpu_available() ``` 如果一切正常的话,上述代码应该能够正确识别到至少一块NVIDIA显卡,并返回True表示确实启用了GPU计算能力。
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