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tensorflow-gpu安装的示例分析-创新互联

这篇文章主要介绍了tensorflow -gpu安装的示例分析,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

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TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]  。

Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2]  。

tensorflow -gpu安装

首先,安装Anoconda

1. 官网下载点我:

2.安装

点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装。

如图,打上勾之后,一路next

3.打开终端

1)输入conda –version 查看版本

2)配置Python环境

我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择

conda create –n tensorflow python=3.5

3)激活python环境:activate tensorflow

你可以退出当前环境:deactivate tensorflow

划重点了:安装tensorflow

**传统的方法就是用pip 安装,导致后面还要下载英伟达的cuda支持以及cdnn库**
**我在这里介绍一种简单的方法,不依靠pip**

在终端中输入

conda install tensorflow-gpu

2.看包中内容

如图,cuda 9.0和cdnn 7.1.4已经自动安装了不用再自己下载

3.安装完之后

打开Anaconda Prompt 测试成功

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“tensorflow -gpu安装的示例分析”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联,关注创新互联行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!


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