?? 版權(quán): 本文由【墨理學(xué)AI】原創(chuàng)首發(fā)客们、各位讀者大大乳乌、敬請查閱逻炊、感謝三連
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計算機視覺：新晉磚家
- ?? 環(huán)境搭建慢宗、系列學(xué)習(xí)：tensorflow 安裝 一文讀懂
?? Conda 與 Pip 的源加速
工欲善其事坪蚁，必先利其器奔穿、下面這兩篇博文、你值得了解一下
?? anaconda conda 切換為國內(nèi)源 敏晤、windows 和 Linux配置方法贱田、 添加清華源——【一文讀懂】
?? linux和window設(shè)置 pip 鏡像源 、最實用的環(huán)境下載加速設(shè)置 ——【一文讀懂】
?? 建議使用嘴脾、conda 創(chuàng)建獨立環(huán)境男摧、并 優(yōu)先使用 conda 進行軟件庫的安裝管理
使用 Conda 安裝的好處是、比如執(zhí)行
conda install tensorflow-gpu==2.6.0時译打、 cudatoolkit-11.3.1耗拓、cudnn-8.2.1.32 這些需要的關(guān)鍵庫、會自動給你很好地適配
圖文教程奏司，一文讀懂
?? Linux服務(wù)器環(huán)境如下
## 服務(wù)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
## 顯卡
NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 單卡 11G
?? tensorflow-gpu==1.15.0 安裝示例
conda create -n tf15 python=3.6.9
conda activate tf15
# tensorflow的安裝建議使用 conda 進行安裝
conda install tensorflow-gpu==1.15.0
pip install opencv-python
pip install pillow
?? 檢測 tensorflow 是否可使用
- ?? shell 或者 cmd 窗口 進入 python 交互環(huán)境
python
Python 3.6.9 |Anaconda, Inc.| (default, Jul 30 2019, 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
>>>
?? 查詢當(dāng)前 conda 檢索到的 tensorflow 版本
conda search tensorflow查詢當(dāng)前 conda 檢索到的 tensorflow 版本
- conda 能夠檢索到的 tensorflow 各個版本乔询、大致如下
conda search tensorflow
# 這里刪減了大部分項
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 1.3.0 0 anaconda/pkgs/free
tensorflow 1.3.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.4.0 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.4.1 0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.4.1 0 pkgs/main
tensorflow 1.5.0 0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.5.0 py36_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.5.1 py27_0 anaconda/cloud/conda-forge
tensorflow 1.6.0 0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.7.0 0 anaconda/pkgs/main
tensorflow 1.8.0 0 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 安裝示例
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
- 當(dāng)前主流使用較多的是 1.X 版本 和 2.X 版本，這倆大版本存在較多的函數(shù)差異性
- 因此各位小伙伴在進行環(huán)境搭建時韵洋、要進行區(qū)分
- 其它 1.X 版本 和 2.X 版本的安裝竿刁、大家仿照上面修改
conda install tensorflow-gpu==X.X.X版本號即可
?? 預(yù)祝各位 2022 前途似錦、可摘星辰
博主簡介：軟件工程搪缨、211碩士食拜、2020年畢業(yè)、總計 10 w 讀者 粉絲
- ?? 計算機視覺：超分重建副编、圖像修復(fù)负甸、目標(biāo)檢測、風(fēng)格遷移 等領(lǐng)域 稍有所學(xué)
- ?? AI 工程化：Ncnn齿桃、MNN惑惶、TensorRT 正在 學(xué)習(xí)
- ?? C++、Python短纵、Java 略懂一二
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