Anaconda 安装tensorflow1.4gpu
时间: 2023-05-28 18:04:54 浏览: 194
以下是在 Anaconda 中安装 TensorFlow 1.4 GPU 版本的步骤:
1. 确保您的计算机已安装 NVIDIA 显卡和 CUDA 工具包。您可以在 NVIDIA 官网上下载和安装对应版本的 CUDA 工具包。
2. 创建一个新的 Anaconda 环境:
```
conda create -n tf14gpu python=3.6
```
3. 激活新的环境:
```
conda activate tf14gpu
```
4. 安装 TensorFlow GPU 版本:
```
pip install tensorflow-gpu==1.4
```
5. 安装其他必要的依赖项:
```
pip install numpy scipy matplotlib pillow
```
6. 验证 TensorFlow 是否正确安装:
```
python
>>> import tensorflow as tf
>>> print(tf.__version__)
```
如果输出结果为 1.4.0,则表示 TensorFlow GPU 版本已成功安装。
7. 如果您还需要安装其他库,比如 Jupyter Notebook,可以使用以下命令:
```
pip install jupyter
```
8. 启动 Jupyter Notebook:
```
jupyter notebook
```
您现在可以在 Jupyter Notebook 中使用 TensorFlow GPU 版本了。
相关问题
anaconda安装tensorflow教程gpu
以下是anaconda安装tensorflow教程gpu的步骤:
1. 安装anaconda
首先,你需要下载并安装anaconda。你可以在anaconda官网上下载适合你操作系统的版本。
2. 创建虚拟环境
在anaconda中,你可以创建一个虚拟环境来安装tensorflow。打开anaconda prompt,输入以下命令:
conda create -n tensorflow_gpu python=3.6
这将创建一个名为tensorflow_gpu的虚拟环境,并安装python 3.6。
3. 激活虚拟环境
输入以下命令来激活虚拟环境:
conda activate tensorflow_gpu
4. 安装tensorflow-gpu
输入以下命令来安装tensorflow-gpu:
conda install tensorflow-gpu
5. 测试安装
输入以下命令来测试tensorflow-gpu是否安装成功:
python
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
如果输出True,则表示tensorflow-gpu已经成功安装。
希望这个教程能够帮助你安装tensorflow-gpu。
anaconda安装tensorflow教程 gpu
Anaconda是一个很方便的Python编程环境管理工具,在Anaconda中安装TensorFlow GPU版本非常简单。下面是安装TensorFlow GPU版本的步骤:
1. 下载并安装Anaconda。可以在Anaconda官网上下载适合自己操作系统版本的Anaconda,下载完成后按照安装向导完成安装即可。
2. 创建并激活虚拟环境。在Anaconda中创建虚拟环境可以有效避免因为安装不同库版本冲突问题。打开终端并输入以下内容:
- conda create -n tensorflow_gpu python=3.6
这里我们创建虚拟环境tensorflow_gpu,Python版本选取3.6。创建完成后,在终端中输入以下内容激活虚拟环境:
- activate tensorflow_gpu
激活成功后,可以看到终端中显示的前缀出现了(tensorflow_gpu)。
3. 安装TensorFlow GPU版本。在终端中输入以下内容:
- conda install tensorflow-gpu
这个命令会自动安装GPU版本的TensorFlow以及其他依赖库。安装完成后,可以在终端中输入以下代码测试tensorflow-gpu是否成功安装:
- python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
如果输出的结果是一个大数,那么TensorFlow GPU的安装就成功了。
以上就是在Anaconda中安装TensorFlow GPU版本的步骤,相对于其他方式,使用Anaconda安装TensorFlow GPU版本更为方便快捷,同时也可以确保安装的TensorFlow GPU版本与其他库之间不存在版本冲突问题。