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Fonctionne aussi sur Windows. Avec 1 ligne. conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu Il s'agit d'un raccourci pour 3 commandes, que vous pouvez exécuter séparément si vous le souhaitez ou si vous disposez déjà d'un environnement conda et n'avez pas besoin d'en créer un. Créer un environnement anaconda conda create --name tf_gpu Activer l'environnement conda activate tf_gpu Installer tensorflow-GPU conda install tensorflow-gpu Vous pouvez utiliser l'environnement conda. Hazarapet Tunanyan Vous devez d'abord installer tensorflow-gpu, car ce package est responsable des calculs GPU. N'oubliez pas non plus d'exécuter votre code avec la variable d'environnement CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 (ou si vous avez plusieurs gpus, mettez leurs index avec des virgules). Python — Installation de tensorflow avec anaconda dans Windows. Il peut y avoir des problèmes liés à l'utilisation de GPU. si votre tensorflow n'utilise pas gpu de toute façon, essaye ça Paul Bendevis Suivez les étapes de la dernière version de la documentation. Remarque: les fonctionnalités GPU et CPU sont désormais combinées dans un seul package tensorflow pip install tensorflow # OLDER VERSIONS pip install tensorflow-gpu C'est un excellent guide pour installer les pilotes et CUDA si nécessaire: mrk J'ai essayé de suivre le tutoriel ci-dessus.
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Installer TensorFlow avec pip Packages TensorFlow 2 disponibles tensorflow: dernière version stable pour les processeurs et les GPU (Ubuntu et Windows) tf-nightly: version de développement (instable). Les packages pour Ubuntu et Windows incluent la compatibilité avec les GPU. Anciennes versions de TensorFlow Pour TensorFlow 1. x, les packages pour les processeurs et les GPU sont proposés séparément: tensorflow==1. 15: version pour processeur uniquement tensorflow-gpu==1. 15: version proposant la compatibilité avec les GPU (Ubuntu et Windows) Configuration requise Python 3. 6 à 3. 9 La compatibilité avec Python 3. 9 nécessite TensorFlow 2. 5 ou version ultérieure. La compatibilité avec Python 3. 8 nécessite TensorFlow 2. Installer tensorflow avec anaconda du. 2 ou version ultérieure. pip 19. 0 ou version ultérieure (nécessite la compatibilité avec manylinux2010) Ubuntu 16. 04 ou version ultérieure (64 bits) macOS 10. 12. 6 (Sierra) ou version ultérieure (64 bits) (non compatible avec les GPU) macOS nécessite pip 20. 3 ou version ultérieure Windows 7 ou version ultérieure (64 bits) Redistributable Microsoft Visual C++ pour Visual Studio 2015, 2017 et 2019 La compatibilité avec les GPU nécessite une carte compatible CUDA® (Ubuntu et Windows).
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J'ai installé la nouvelle version de python 3. 6 avec l'anaconda paquet. Cependant, je ne suis pas en mesure d'installer tensorflow. Installer tensorflow avec anaconda windows 7. Toujours recevoir le message d'erreur que est pas pris en charge de roue sur cette plate-forme. Comment puis-je installer tensorflow sur anaconda (python 3. 6)? Je devine que la cp35 indique que votre roue est pour CPython3. 5 -- L'autre version peut-être à vous mordre et google ne peut pas avoir publié une roue de 3, 6 encore. Il est possible que, pour le faire fonctionner, vous aurez besoin pour construire l'ensemble de la chose vous-même... Peut-être cela peut vous aider: Lien
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0, compute capability: 5. 2) Device mapping: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: GeForce GTX 970, pci bus id: 0000:01:00. 2 2019-01-25 09:59:37. 913059: I tensorflow/core/common_runtime/] Device mapping: Et maintenant? Dans ce tuto, vous avez appris comment installer TensorFlow sur votre PC de gamer avec l'aide d'Anaconda. La prochaine fois, nous verrons comment l'utiliser pour faire un peu de deep learning. N'hésitez pas à me donner votre avis dans les commentaires! Installer TensorFlow sous Windows pour le Deep Learning. Je répondrai à toutes les questions. Et si vous avez aimé cet article, vous pouvez souscrire à ma newsletter pour être prévenu lorsque j'en sortirai un nouveau. Pas plus d'un mail par semaine, promis!
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Le fait est que tensorflow change beaucoup, de même que les versions NVIDIA nécessaires pour s'exécuter sur un GPU. Le problème suivant est que la version de votre pilote détermine la version de votre boîte à outils, etc. À ce jour, ces informations sur la configuration logicielle requise devraient éclairer leur interaction: NVIDIA® GPU drivers —CUDA 9. 0 requires 384. x or higher. CUDA® Toolkit —TensorFlow supports CUDA 9. 0. CUPTI ships with the CUDA Toolkit. cuDNN SDK (>= 7. 2) Note: Make sure your GPU has compute compatibility >3. 0 (Optional) NCCL 2. 2 for multiple GPU support. (Optional) TensorRT 4. 0 to improve latency and throughput for inference on some models. [Résolu] TensorFlow installation par Ziratya3.0 - OpenClassrooms. Et ici vous trouverez les exigences mises à jour énoncées par tensorflow (qui, espérons-le, seront mises à jour régulièrement par eux). praneeth Bizarrement, même si le site tensorflow 1 mentionne que CUDA 10. 1 est compatible avec tensorflow-gpu-1. 13. 1, cela ne fonctionne pas jusqu'à présent. tensorflow-gpu est cependant installé correctement, mais il génère des erreurs étranges lors de l'exécution.
À partir de la version TensorFlow 2. 1. 0, le fichier contenu dans ce package est requis (il n'est pas proposé dans les anciens packages redistribuables). Le package redistribuable comprend Visual Studio 2019, mais celui-ci peut également être installé séparément: Accédez à la page de téléchargement de Microsoft Visual C++. Faites défiler la page jusqu'à la section Visual Studio 2015, 2017 et 2019. Téléchargez et installez le Redistributable Microsoft Visual C ++ pour Visual Studio 2015, 2017 et 2019 pour votre plate-forme. Installer tensorflow avec anaconda youtube. Vérifiez que les chemins d'accès longs sont activés sous Windows. Installez la version 64 bits de Python 3 pour Windows (sélectionnez la fonctionnalité facultative pip). Autre curl -o python 2. Créer un environnement virtuel (recommandé) Les environnements virtuels Python permettent d'isoler l'installation d'un package du système. Ubuntu/macOS Créez un environnement virtuel en choisissant un interpréteur Python, puis en créant un répertoire. /venv: python3 -m venv --system-site-packages.
A la fin de l'installation d'Anaconda à proprement parlé, le système vous propose d'installer Microsoft Visual Studio Code. Si vous n'en n'avez pas d'installé au préalable installez-le. Dans notre cas il ne nous sert pas à grand chose mais il installe un fichier dont TensorFlow a besoin: Installation de Rodeo Pour une raison que j'ignore la page de téléchargement de Rodeo semble indisponible en ce moment. Vous pouvez récupérer Rodeo chez 01Net: La version que j'ai récupérée est « ». Installez-la: Il n'y a rien de particulier à faire, à la fin de l'installation Rodeo s'ouvre avec un example de programme Python. Vérifiez juste que la version de Python qui tourne avec Rodeo est la bonne (celle qui se trouve dans le répertoire d'installation d'Anaconda). Pour moi: C:\ProgramData\Anaconda3\ Pour cela, cliquez en haut à gauche dans le menu sur Rodeo puis Preferences Installation de TensorFlow et Keras Anaconda installe un certain nombre d'outils sur votre machine dont une invite de commande « Anaconda Prompt ».
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