tensorflow1.14gpu安装

安装 TensorFlow 1.14 版本并使用 GPU 进行加速的步骤如下:

1. 安装 CUDA 和 cuDNN，这是 TensorFlow GPU 版本运行所需的基础设施。

2. 使用 pip 安装 TensorFlow GPU 版本。在命令行中输入: `pip install tensorflow-gpu==1.14`

3. 检查 TensorFlow 是否已正确安装并使用 GPU。在 Python 环境中运行以下代码:

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

如果输出为 True，则表示 TensorFlow 已正确使用 GPU 进行加速。

注意：在安装 TensorFlow 时,请确保你的 CUDA 版本与 TensorFlow 版本兼容。

相关问题

安装tensorflow1.14anaconda

### 使用Anaconda安装TensorFlow 1.14版本

为了确保能够顺利安装并运行TensorFlow 1.14，在Anaconda环境中推荐按照如下方法操作：

#### 创建Python虚拟环境
建议创建一个新的Conda虚拟环境来隔离不同项目的依赖关系。对于TensorFlow 1.14的支持情况，多个来源提到该版本兼容Python 3.6及以上版本[^2]，而尝试使用Python 3.7可能会遇到一些问题[^5]。

因此，可以考虑创建一个基于Python 3.6的虚拟环境：

conda create --name tf_1_14_env python=3.6

激活新创建的环境：

conda activate tf_1_14_env

#### 安装指定版本的TensorFlow
一旦进入所需的虚拟环境中，则可以通过`pip`命令来安装具体版本号的软件包。考虑到网络速度以及稳定性因素，可以选择阿里云PyPI镜像源来进行下载和安装过程[^3]。

执行以下指令以安装CPU-only版本的TensorFlow 1.14：

pip install tensorflow==1.14 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

如果计划利用GPU加速计算性能，那么应该替换上述命令中的`tensorflow`为`tensorflow-gpu`。

通过这种方式可以在Anaconda环境下成功部署适用于旧有代码库需求的TensorFlow 1.x系列版本之一——即1.14版本。

tensorflow1.14不用keras进行多GPU联合训练

在TensorFlow 1.14版本中，虽然官方Keras库（keras）已经与TensorFlow紧密集成，但直接使用`tensorflow.keras`进行多GPU联合训练可能不如使用`tf.distribute.Strategy`那样直观。然而，如果你确实需要在TF 1.14环境下实现多GPU训练，可以采用以下方法[^2]:

1. **设置环境变量**:

   os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5'  # 指定要使用的GPU ID

2. **创建单GPU模型**:

   single_model = build_model()
   single_model.load_weights(path, by_name=True)

3. **转换为多GPU模型**:

   from tensorflow.keras.utils import multi_gpu_model

   gpus = len(gpu_list.split(','))  # 获取GPU数量
   model = multi_gpu_model(single_model, gpus=gpus)

请注意，这种方法是在较低层次上操作，对于更高级别的API如`model.fit()`，你可能需要手动编写并调用分布式训练循环。由于这是在较旧版本的TensorFlow中，可能会有兼容性限制。