【Deep Learning】学习笔记——如何安装CPU、GPU版本的tensorflow

发布网友发布时间：2024-10-01 03:15

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热心网友时间：2024-11-21 07:20

初次接触tensorflow的安装可能会有些挑战，别担心，耐心是关键。首先，确认你的电脑是否有独立显卡，进入设备管理器查看显示适配器。如果有显卡，可以选择安装GPU版本，否则普通tensorflow就足够。GPU版本能大幅提升速度，尤其是在处理大数据时效果显著。

安装时，建议通过anaconda进行，Windows用户要注意选择CPU版本（如AMD显卡），而Linux和macOS则视显卡情况选择。安装步骤包括检查tensorflow与Python及CUDA的对应关系，然后通过anaconda安装环境，比如Python 3.5.2，并确保是64位系统。可以访问官方或镜像网站下载Anaconda，安装后验证其有效性。

无GPU时，从Anaconda仓库下载tensorflow，可能需要修改镜像源。使用conda创建新环境并安装，通过命令行验证安装成功。如果有GPU，安装过程会更复杂，可能需要安装CUDA和cuDNN，并确保显卡兼容。记得在安装CUDA和cuDNN后，要卸载旧的显卡驱动，以避免版本冲突。

最后，通过测试代码来确认是否成功安装并正确使用GPU，如检查是否调用CUDA和GPU。完成所有配置后，你的tensorflow就准备好了。记得，对于GPU环境，可能需要额外安装其他库来确保IDE与新环境兼容。