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详尽的Win10环境下GPU 1080Ti配置TensorFlow指南

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简介:
本指南全面介绍在Windows 10系统中配置NVIDIA GTX 1080 Ti显卡与TensorFlow环境的方法,涵盖驱动安装、CUDA和cuDNN设置等关键步骤。 安装GPU版本的TensorFlow最重要的是确保各种软件之间的版本匹配,建议参考网上的经验分享来确定合适的版本搭配。在安装过程中最好关闭360之类的杀毒程序以避免干扰。我选择使用Anaconda3+VS2015+Python3.5+CUDA8.0.44+cuDNNv6.0+tensorflow-gpu1.4,先安装CUDA,再安装TensorFlow,最后安装cuDNN。按照这个顺序进行安装可以省去一些不必要的麻烦。

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客服
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  • Win10GPU 1080TiTensorFlow
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    本指南全面介绍在Windows 10系统中配置NVIDIA GTX 1080 Ti显卡与TensorFlow环境的方法,涵盖驱动安装、CUDA和cuDNN设置等关键步骤。 安装GPU版本的TensorFlow最重要的是确保各种软件之间的版本匹配,建议参考网上的经验分享来确定合适的版本搭配。在安装过程中最好关闭360之类的杀毒程序以避免干扰。我选择使用Anaconda3+VS2015+Python3.5+CUDA8.0.44+cuDNNv6.0+tensorflow-gpu1.4,先安装CUDA,再安装TensorFlow,最后安装cuDNN。按照这个顺序进行安装可以省去一些不必要的麻烦。
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  • Windows中PyCharmAnaconda
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    本教程提供详细步骤指导如何在Windows系统中为PyCharm集成开发环境配置Anaconda Python发行版,帮助开发者轻松设置Python项目。 首先明确Python、PyCharm和Anaconda之间的关系: 1. Python是一种解释型、面向对象的高级编程语言,支持动态数据类型。尽管Python 3.5自带了一个名为IDLE的解释器用于执行.py脚本,但它并不适合编写大量代码或进行复杂调试工作。通常情况下,人们会使用Notepade++来编写代码,并通过IDLE运行这些代码,但这种方式不利于有效调试。 2. PyCharm是一种专为Python设计的集成开发环境(IDE),它提供了一系列工具以帮助开发者提高编程效率,例如:语法高亮、项目管理、智能提示和自动完成等。此外,PyCharm还支持诸如调试程序、单元测试以及版本控制等功能。
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    本教程详细介绍在Windows 10环境下使用Anaconda安装和配置TensorFlow-GPU及Keras的过程,适用于深度学习入门者。 首先,TensorFlow的GPU版本需要安装CUDA和cuDNN加速包,并且这三个软件之间有着严格的版本对应关系。 很久以前就在自己的电脑上配置好了CPU版的TensorFlow。最近买了一个笔记本,上面装有GTX1650显卡,正好要使用TensorFlow。最开始以为这个显卡性能不够,只安装了CPU版本的TensorFlow。后来手痒就顺便把GPU版本也给配上了。整个过程很顺利,并且找到了一个很好的教程帮助我完成了配置,没遇到太多问题。在整个过程中我没有安装VS(Visual Studio),需要的时候直接装了一个pycocotools库。