⌚ Reading time: 5 minutes Guruku
Comment utiliser GPU TensorFlow version au lieu de CPU version en Python 3. 6 x64? import tensorflow as tf
Python utilise mon CPU pour les calculs. Je peux le remarquer car j'ai une erreur:
Votre processeur prend en charge les instructions pour lesquelles ce binaire TensorFlow n'a pas été compilé: AVX2
J'ai installé tensorflow et tensorflow-gpu. Comment passer à la version GPU? Ashwel
Suivez ce tutoriel GPU Tensorflow Je l'ai fait et ça marche parfaitement. Attention! Installer tensorflow avec anaconda dans les fenêtres. – installer version 9. 0! la version plus récente n'est pas prise en charge par Tensorflow-gpu
Pas:
Désinstallez votre ancien tensorflow
Installer tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu
Installez la carte graphique et les pilotes Nvidia (vous les avez probablement déjà)
Télécharger et installer CUDA
Télécharger et installer cuDNN
Vérifier par un programme simple
from import device_lib
print(st_local_devices())
kkica
La «nouvelle» façon d'installer le GPU tensorflow si vous avez Nvidia, c'est avec Anaconda.
- Installer tensorflow avec anaconda et
- Installer tensorflow avec anaconda pc
- Pain d épices enrobeé chocolat -
Installer Tensorflow Avec Anaconda Et
Pour installer la version CPU seule, tapez la commande suivante:
( tensorflow)C: > pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
Pour installer la version GPU de TensorFlow, entrez en une seule ligne la commande:
( tensorflow)C: > pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
IV. Validation de l'installation ▲
Enfin pour valider votre installation, démarrez une session Terminal et lancez Python:
$python
Entrez ce petit programme dans le shell interactif de Python:
1. 2. 3. 4. Installer tensorflow avec anaconda du. import tensorflow as tf
hello = tf. constant ( 'Hello, TensorFlow! ') sess = tf. Session ()
print ( sess. run ( hello))
Si le système vous retourne le message suivant, cela signifie que vous pouvez commencer à travailler avec TensorFlow:
Hello, TensorFlow! Voilà ce que ça donne sur ma machine:
Si vous n'avez pas le message ci-dessus et que vous avez un message d'erreur, veuillez consulter l'aide pour les problèmes d'installation sur cette page. V. Conclusion ▲ J'espère que cet article vous a aidé et a simplifié votre installation de la plateforme de Deep Learning TensorFlow.
Installer Tensorflow Avec Anaconda Pc
3 est 64 bits aussi? Il semblerait que c'est du 32 bits, au vu du message d'erreur que tu reçois. 12 mars 2018 à 19:27:50
C'était bien ça, je pensé être en 64 bits déjà.. my bad.. Sinon je sais que je suis chiant mais dans le tuto pour commencer il me demande de faire cette commande:
git clone
hors... git n'est pas reconnu comme commande et il ne m'ont pas demander d'installer quoi que se sois d'autre..
13 mai 2019 à 16:37:00
Bonjour Dan737, desole de reouvrir le sujet mais cela fait plusieurs heures que je suis bloqué. Sous windows 10, j'ai telecharge python 3. Installer TensorFlow sous Windows pour le Deep Learning. 6 qui se trouve bien dans C:\Users\Yaniv Benichou\AppData\Local\Programs\Python\Python36, en 64 bits. je peux executer le python qui s'y trouve (ca ouvre le script python pour y rentrer des commandes, normal) mais impossible de faire pip install, toujours pas reconnu en tant que commande... Une idée pour me debloquer?
" 13 mai 2019 à 16:45:47
python -m pip install... Si ça ne marche pas réinstalle python en cochant bien l'option pour installer pip
- Edité par thelinekioubeur 13 mai 2019 à 16:46:27
TensorFlow installation
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6. 7. 8. 0 h7b35bdc_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 9. 0 hf154084_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 10. 11. 0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 12. 13. Installer tensorflow avec anaconda et. 1 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 1. 14. 15. 0 h0d30ee6_0 pkgs/main tensorflow-gpu 2. 0. 1. 2. 0 h0d30ee6_0 pkgs/main Ensuite, vous pouvez sélectionner votre version en la passant à la commande d'installation, par exemple: conda install tensorflow-gpu==2. 0 Notez que cela fonctionnera de la même manière pour tensorflow (c'est-à-dire pas la version GPU), changez simplement le nom du package en conséquence. Si vous utilisez des fichiers de configuration d'environnement YAML, vous pouvez faire la même chose: # name: my_conda_env channels: - conda-forge dependencies: - tensorflow-gpu=2. 0 Créez votre environnement avec la commande: conda env create -f ou si vous modifiez la version d'un environnement déjà créé: conda env update -f Je suppose que vous utilisez les fenêtres, python3. 5, et Version du processeur de tensorflow. créons d'abord un environnement conda.
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