🥇 版权: 本文由【墨理学AI】原创首发、各位读者大大、敬请查阅、感谢三连
🎉 **声明:**作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一,❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
- 🍊 精选专栏,环境搭建,一文读懂: 每篇博文都经过磨练捶打、为各位呈现最简洁的技术
- 🍊 环境搭建、系列学习:tensorflow 安装 一文读懂
文章目录
📔 Conda 与 Pip 的源加速
工欲善其事,必先利其器、下面这两篇博文、你值得了解一下
- 🍊 anaconda conda 切换为国内源 、windows 和 Linux配置方法、 添加清华源——【一文读懂】
- 🍊 linux和window设置 pip 镜像源 、最实用的环境下载加速设置 ——【一文读懂】
- 🍊 建议使用、conda 创建独立环境、并 优先使用 conda 进行软件库的安装管理
使用 Conda 安装的好处是、比如执行
conda install tensorflow-gpu==2.6.0
时、 cudatoolkit-11.3.1、cudnn-8.2.1.32 这些需要的关键库、会自动给你很好地适配
📕 Linux服务器环境如下
## 服务器
cat /etc/issue
Ubuntu 16.04.7 LTS \n \l
## Cuda版本
nvcc -V
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243## 显卡
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 单卡 11G
📗 tensorflow-gpu==1.15.0 安装示例
conda create -n tf15 python=3.6.9
conda activate tf15
# tensorflow的安装建议使用 conda 进行安装
conda install tensorflow-gpu==1.15.0
pip install opencv-python
pip install pillow
📘 检测 tensorflow 是否可使用
- 🍊 shell 或者 cmd 窗口 进入 python 交互环境
python
Python 3.6.9|Anaconda, Inc.|(default, Jul 302019,19:07:31)[GCC 7.3.0] on linux
Type "help","copyright","credits"or"license"for more information.>>>import tensorflow as tf
>>>print(tf.__version__)1.15.0>>>
📗 查询当前 conda 检索到的 tensorflow 版本
conda search tensorflow
查询当前 conda 检索到的 tensorflow 版本
- conda 能够检索到的 tensorflow 各个版本、大致如下
conda search tensorflow
# 这里删减了大部分项
Loading channels: done
# Name Version Build Channel
tensorflow 0.7.1 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 0.8.0 py34_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 0.9.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 0.10.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 0.10.0 py34_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.0.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.0.1 np112py27_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.1.0 np111py27_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.1.0 np111py35_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.2.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.2.1 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.2.1 py36_0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.3.00 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.3.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.4.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.4.10 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.4.10 pkgs/main
tensorflow 1.5.00 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.5.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.5.1 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.6.00 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.7.00 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.8.00 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.9.0 eigen_py27hf386fcc_1 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.9.0 gpu_py36h02c5d5e_1 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.10.0 eigen_py27ha0ab958_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.10.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.11.0 eigen_py27h06aee4b_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.11.0 eigen_py27h06aee4b_0 pkgs/main
tensorflow 1.12.0 eigen_py36hbd5f568_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.13.1 eigen_py27h5e92bea_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.13.1 py37h90a7d86_1 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.13.2 h76b4ce7_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.14.0 eigen_py27h99c1539_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.14.0 gpu_py27he9627f8_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.14.0 mkl_py37h45c423b_0 pkgs/main
tensorflow 1.15.0 eigen_py27h7b7505e_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.0.0 eigen_py27hec4e49e_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.0.0 eigen_py27hec4e49e_0 pkgs/main
tensorflow 2.1.0 eigen_py27h636cc2a_0 pkgs/main
tensorflow 2.1.0 eigen_py36hbb90eaf_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.2.0 eigen_py36h84d285f_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.2.0 mkl_py38h6d3daf0_0 pkgs/main
tensorflow 2.3.0 eigen_py37h189e6a2_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.3.0 eigen_py37h189e6a2_0 pkgs/main
tensorflow 2.4.0 py37h89c1867_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.4.0 py38h578d9bd_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.4.1 eigen_py37h3da6045_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.4.1 eigen_py37h3da6045_0 pkgs/main
tensorflow 2.4.3 py36h5fab9bb_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.5.0 eigen_py37hff93566_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.5.0 eigen_py37hff93566_0 pkgs/main
tensorflow 2.5.0 mkl_py39h4a0693c_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 cpu_py37hc107814_2 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.6.0 cpu_py38h077e6c3_2 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.6.0 cpu_py39hcb7c6aa_2 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 2.6.0 eigen_py37h34b007a_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py38hcc1cb13_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py38hcc1cb13_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py39h4b72145_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.6.0 eigen_py39h4b72145_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.0 mkl_py37h9d15365_0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 2.6.0 mkl_py37h9d15365_0 pkgs/main
tensorflow 2.6.2 cuda112py39h9333c2f_1 anaconda/cloud/conda-forge
📙 tensorflow-gpu==2.6.0 安装示例
conda create -n tfNew python=3.8.5
conda activate tfNew
conda search tensorflow
conda install tensorflow
conda install tensorflow-gpu==2.6.0
📙 tensorflow-gpu 其它版本
- 当前主流使用较多的是 1.X 版本 和 2.X 版本,这俩大版本存在较多的函数差异性
- 因此各位小伙伴在进行环境搭建时、要进行区分
- 其它 1.X 版本 和 2.X 版本的安装、大家仿照上面修改
conda install tensorflow-gpu==X.X.X
版本号即可
📙 预祝各位 2022 前途似锦、可摘星辰
- 🎉 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一,❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
- ❤️ 如果文章对你有帮助、点赞、评论鼓励博主的每一分认真创作
- 🍊 深度学习模型训练推理——基础环境搭建推荐博文查阅顺序【基础安装—认真帮大家整理了】——【1024专刊】
计算机视觉领域 八大专栏、不少干货、有兴趣可了解一下
❤️ 图像风格转换 —— 代码环境搭建 实战教程【关注即可阅】!
💜 图像修复-代码环境搭建-知识总结 实战教程 【据说还行】
💙 超分重建-代码环境搭建-知识总结 解秘如何让白月光更清晰【脱单神器】
💛 YOLO专栏,只有实战,不讲道理 图像分类【建议收藏】!
🍊 深度学习:环境搭建,一文读懂
🍊 深度学习:趣学深度学习
🍊 落地部署应用:模型部署之转换-加速-封装
🍊 CV 和 语音数据集:数据集整理
📆 最近更新:2022年3月24日
🍊 点赞 👍 收藏 ⭐留言 📝 都是博主坚持写作、更新高质量博文的最大动力!
版权归原作者 墨理学AI 所有, 如有侵权,请联系我们删除。