背景:我的机器上tensorflow 1.14 & 2.0,这俩版本都有,之前都是用1.14版本,今天试一下2.0尝尝鲜, 结果就掉坑去了 把CUDA10.1 和 cudnn 安装好了 随便写了一段测试代码,用 tf-gpu 跑一下,结果就出现问题了 Bug 如下: Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found 这尼玛啥情况,难道是CUDA 和cudnn 版…

pip install tensorflow==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple import tensorflow as tfprint(tf.__version__)#输出'2.0.0-alpha0'print(tf.test.is_gpu_available())…

目录 问题描述 安装 tensorflow-cpu-2.0 编译 Nvidia Samples 问题描述 网上已经很多关于配置CUDA的文章,自己这篇文章只是个大致的安装步骤,文章重点是安装和配置的一些细节,而至于具体的步骤(比如软件怎么下,环境变量怎么配等)请自行搜索,我相信大家也不会只参考一篇文章,如有指正或疑问请评论留言,谢谢! 安装 tensorflow-cpu 安装 tensorflow-gpu-2.0,并配置 CUDA 编译 Nvidia Samples 环境:Win10:GPU--…

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t…

版本: python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1.安装命令 pip3 install tensorflow==2.0.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # -i表示重新指定镜像,提高下载速度 2.报错以及解决方法 (1)报错: “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\…

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

anaconda安装见前一篇https://www.cnblogs.com/wintersoft/p/11609188.html https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/打开Anaconda-Navigator->Environments->base(root)修改python版本到3.6.8python3.7目前对tensorflow2.0支持不好 创建环境在Anaconda里创建名为tensorflow-gpu的环境con…

虽说是按<TensorFlow深度学习>这本书来学习的,但是总会碰到新的问题!记录下这些问题,有利于巩固知新. 之前学过一些tensorflow1.0的知识,到RNN这章节,后面没有再继续下去,这里又重新开始学习tensorflow2.0,想必会有豁然开朗的感觉. 环境搭建:Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharm+tensorflow Windows的cmd环境安装 下一次更新线性numpy拟合的例子和tensorflow基础理论部分.…

站长资讯平台:今天学习一下Tensorflow2.0 的基础 核心库,@tf.function ,可以方便的将动态图的语言,变成静态图,在某种程度上进行计算加速 TensorFlow Lite TensorFlow.JS TensorFlow Extended 构成了TensorFlow 的生态系统 优势: 1.GPU加速 体现在大数据量运算的时候,的运算时间.如果使用CPU进行运算,那么计算是通过串行模式完成 GPU则会加速运算,并行操作,快速运行. 2.自动求导 自带自动求导工具,方便快速求…