前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要:本文主要安装gpu版本. 1.环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认. vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装. python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装. pip 9.0.1(确认pip版本 >= 8.1,用pip -V 查看当前 pip 版本,用python -m pip install -U pip升级pip…

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non…

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6…

系统配置 系统版本: Centos7.6 语言: Python3.5(anaconda3 4.2) 框架: Tensorflow 安装依赖 sudo yum install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev curl 安装…

Windows 10 Tensorflow 2 gpu正式版安装和更新日志 Tensorflow 2.0.0 released on2019年10月1日星期二 Link: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0 本日志是win 10下tf2.0.0正式版的重新安装/更新的精确技术文档. Steps as follows: Step 1: enter into tf installing folder C:\Prog…

1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本) 2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本 4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图) 安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功! 5.下载与c…

在ubuntu16.04+python3.5情况下安装nltk,以及gensim时pip3安装不成功的解决办法,我刚开始因为不太会用linux命令,所以一直依赖于python 的pip命令,可是怎么都安装不成功,所以就从官网上下载好解压包,然后手动安装(下面以nltk为例,gensim类似) 第一步:https://pypi.python.org/pypi/nltk,下载完成后通常会在你的下载目录,但是一般的话你最好将他重新移一个目录,然后在进行解压安装 root@gao-Lenovo:~# p…

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 本文主要是通过tensorflow官网的教程来实现安装,如果无法安装的话也可以试着用源码去安装(源码安装相对比较复杂不推荐). 1.前期的环境查询准备 1.1查看tensorflow的对于系统的基本…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

PS:这是GPU版本,CPU版会用笔记本环境另写一篇博客. 前置准备 查看GPU型号 电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器  如下图: 如果不是英伟达显卡,那么不用往下看了,GAMEOVER! 查看CUDA算力 gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持,并且计算能力最低为3.5以上. 查看地址在这里:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 这个就是我的: 下载GPU驱动 下载地址:https://www.nvidia.com…