版本问题---keras和tensorflow的版本对应关系
keras和tensorflow的版本对应关系,可参考:
Framework | Env name (--env parameter) | Description | Docker Image | Packages and Nvidia Settings |
---|---|---|---|---|
TensorFlow 1.14 | tensorflow-1.14 | TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.14 |
TensorFlow 1.13 | tensorflow-1.13 | TensorFlow 1.13.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.13 |
TensorFlow 1.12 | tensorflow-1.12 | TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.12 |
tensorflow-1.12:py2 | TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.11 | tensorflow-1.11 | TensorFlow 1.11.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.11 |
tensorflow-1.11:py2 | TensorFlow 1.11.0 + Keras 2.2.4 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.10 | tensorflow-1.10 | TensorFlow 1.10.0 + Keras 2.2.0 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.10 |
tensorflow-1.10:py2 | TensorFlow 1.10.0 + Keras 2.2.0 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.9 | tensorflow-1.9 | TensorFlow 1.9.0 + Keras 2.2.0 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.9 |
tensorflow-1.9:py2 | TensorFlow 1.9.0 + Keras 2.2.0 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.8 | tensorflow-1.8 | TensorFlow 1.8.0 + Keras 2.1.6 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.8 |
tensorflow-1.8:py2 | TensorFlow 1.8.0 + Keras 2.1.6 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.7 | tensorflow-1.7 | TensorFlow 1.7.0 + Keras 2.1.6 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.7 |
tensorflow-1.7:py2 | TensorFlow 1.7.0 + Keras 2.1.6 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.5 | tensorflow-1.5 | TensorFlow 1.5.0 + Keras 2.1.6 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | TensorFlow-1.5 |
tensorflow-1.5:py2 | TensorFlow 1.5.0 + Keras 2.1.6 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.4 | tensorflow-1.4 | TensorFlow 1.4.0 + Keras 2.0.8 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | |
tensorflow-1.4:py2 | TensorFlow 1.4.0 + Keras 2.0.8 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.3 | tensorflow-1.3 | TensorFlow 1.3.0 + Keras 2.0.6 on Python 3.6. | floydhub/tensorflow | |
tensorflow-1.3:py2 | TensorFlow 1.3.0 + Keras 2.0.6 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.2 | tensorflow-1.2 | TensorFlow 1.2.0 + Keras 2.0.6 on Python 3.5. | floydhub/tensorflow | |
tensorflow-1.2:py2 | TensorFlow 1.2.0 + Keras 2.0.6 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.1 | tensorflow | TensorFlow 1.1.0 + Keras 2.0.6 on Python 3.5. | floydhub/tensorflow | |
tensorflow:py2 | TensorFlow 1.1.0 + Keras 2.0.6 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 1.0 | tensorflow-1.0 | TensorFlow 1.0.0 + Keras 2.0.6 on Python 3.5. | floydhub/tensorflow | |
tensorflow-1.0:py2 | TensorFlow 1.0.0 + Keras 2.0.6 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
TensorFlow 0.12 | tensorflow-0.12 | TensorFlow 0.12.1 + Keras 1.2.2 on Python 3.5. | floydhub/tensorflow | |
tensorflow-0.12:py2 | TensorFlow 0.12.1 + Keras 1.2.2 on Python 2. | floydhub/tensorflow | ||
PyTorch 1.1 | pytorch-1.1 | PyTorch 1.1.0 + fastai 1.0.57 on Python 3.6. | floydhub/pytorch | PyTorch-1.1 |
PyTorch 1.0 | pytorch-1.0 | PyTorch 1.0.0 + fastai 1.0.51 on Python 3.6. | floydhub/pytorch | PyTorch-1.0 |
pytorch-1.0:py2 | PyTorch 1.0.0 on Python 2. | floydhub/pytorch | ||
PyTorch 0.4 | pytorch-0.4 | PyTorch 0.4.1 on Python 3.6. | floydhub/pytorch | PyTorch-0.4 |
pytorch-0.4:py2 | PyTorch 0.4.1 on Python 2. | floydhub/pytorch | ||
PyTorch 0.3 | pytorch-0.3 | PyTorch 0.3.1 on Python 3.6. | floydhub/pytorch | PyTorch-0.3 |
pytorch-0.3:py2 | PyTorch 0.3.1 on Python 2. | floydhub/pytorch | ||
PyTorch 0.2 | pytorch-0.2 | PyTorch 0.2.0 on Python 3.5 | floydhub/pytorch | |
pytorch-0.2:py2 | PyTorch 0.2.0 on Python 2. | floydhub/pytorch | ||
PyTorch 0.1 | pytorch-0.1 | PyTorch 0.1.12 on Python 3. | floydhub/pytorch | |
pytorch-0.1:py2 | PyTorch 0.1.12 on Python 2. | floydhub/pytorch | ||
Theano 0.9 | theano-0.9 | Theano rel-0.8.2 + Keras 2.0.3 on Python3.5. | floydhub/theano | |
theano-0.9:py2 | Theano rel-0.8.2 + Keras 2.0.3 on Python2. | floydhub/theano | ||
Caffe | caffe | Caffe rc4 on Python3.5. | floydhub/caffe | |
caffe:py2 | Caffe rc4 on Python2. | floydhub/caffe | ||
Torch | torch | Torch 7 with Python 3 env. | floydhub/torch | |
torch:py2 | Torch 7 with Python 2 env. | floydhub/torch | ||
Chainer 1.23 | chainer-1.23 | Chainer 1.23.0 on Python 3. | floydhub/chainer | |
chainer-1.23:py2 | Chainer 1.23.0 on Python 2. | floydhub/chainer | ||
Chainer 2.0 | chainer-2.0 | Chainer 1.23.0 on Python 3. | floydhub/chainer | |
chainer-2.0:py2 | Chainer 1.23.0 on Python 2. | floydhub/chainer | ||
MxNet 1.0 | mxnet | MxNet 1.0.0 on Python 3.6. | floydhub/mxnet | |
mxnet:py2 | MxNet 1.0.0 on Python 2. | floydhub/mxnet |
@https://docs.floydhub.com/guides/environments/
版本问题---keras和tensorflow的版本对应关系的更多相关文章
- 版本问题---cuda和tensorflow的版本对应关系
cuda和tensorflow的版本有对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux
- Win10上安装Keras 和 TensorFlow(GPU版本)
一. 安装环境 Windows 10 64bit 家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016 ...
- tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运 ...
- 版本问题---Bazel与tensorflow的对应关系
源码安装tf的时候,会用到Bazel,版本不对应,后面会引起好多麻烦. echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel- ...
- 【转】Ubuntu 16.04安装配置TensorFlow GPU版本
之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.0 ...
- tensorflow不同版本安装与升级/降级
https://blog.csdn.net/junmuzi/article/details/78357371 首先,可以安装一个anaconda. 然后使用python的pip可以安装特定版本的ten ...
- 通过Anaconda在Ubuntu16.04上安装 TensorFlow(GPU版本)
一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6 ...
- tensorflow降低版本
tensorflow降低版本: pip install tensorflow==1.2.0 查看版本: import tensorflow as tf print(tf.__version__)
- Windows7 64bits下安装TensorFlow CPU版本(图文详解)
不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先 ...
随机推荐
- 《Linux就该这么学》培训笔记_ch18_使用MariaDB数据库管理系统
<Linux就该这么学>培训笔记_ch18_使用MariaDB数据库管理系统 文章最后会post上书本的笔记照片. 文章主要内容: 初始化MariaDB服务 管理用户以及授权 创建数据库与 ...
- python三级联动
#以字典的形式 保存相关省市数据 menu={ '北京':{ '朝阳':{ '国贸':{ 'CICC':{}, 'HP':{}, '银行':{}, 'CCTV':{} }, '望京':{ '陌陌':{ ...
- thinkphp5的钩子怎么用
1.创建钩子行为 我们自己定义的标签位可以直接放在Think\Behaviors中,也可以放在应用目录中,比如说Home模块下,新建一个Behaviors的文件夹,在文件夹内新建: 标签名+Behav ...
- [转帖]Elasticsearch数据库
Elasticsearch数据库 2018-05-06 11:30:48 七色米 阅读数 23634更多 分类专栏: 数据库 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转 ...
- 金九银十跳槽高峰,面试必备之 Redis + MongoDB 常问80道面试题
前言 有着“金九银十”之称的招聘旺季已经开启,跳槽高峰期也如约而至. 本文为主要是 Redis + MongoDB 知识点的攻略,希望能帮助到大家. 内容较多,大家准备好耐心和瓜子矿泉水. Redis ...
- 1083 是否存在相等的差 PAT (Basic Level)
题目链接: https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/problems/994805260780945408 分析: 将某个差值的次数存在数组 ...
- IDEA开发React环境配置
概述 习惯了IDEA写代码,也不想在下一个webstorm,而且IDEA是webstorm的父集,webstorm能干的,IDEA应该也是可以的.本篇随便记录下idea下的react的环境搭建. 环境 ...
- Django---路由系统,URLconf的配置,正则表达式的说明(位置参数),分组命名(捕获关键字参数),传递额外的参数给视图,命名url和url的反向解析,url名称空间
Django---路由系统,URLconf的配置,正则表达式的说明(位置参数),分组命名(捕获关键字参数),传递额外的参数给视图,命名url和url的反向解析,url名称空间 一丶URLconf配置 ...
- English--并列句
English|并列句 现在开始讲解英语中的最简单的长句,即并列句. 前言 目前所有的文章思想格式都是:知识+情感. 知识:对于所有的知识点的描述.力求不含任何的自我感情色彩. 情感:用我自己的方式, ...
- Beego 学习笔记13:Api编写
Api编写 1> api常用的数据的格式有json和xml这两种. 2> 下面开始讲解不同的数据格式使用的方式 1->JSON 数据直接输出. 调用 ServeJSO ...