TensorFlow2.1でCuda10.1なのにGPUが認識されない問題の解決法
先日TensorFlow2.1がリリースされました。大きな変更点の1つとして「CPU版とGPU版の統合」があります。今までは環境に応じてinstall tensorflowとinstall tensorflow-gpuを使い分けていたのですが、全てtensorflowで一括管理されるようになりました。これは嬉しい！ というわけなので、早速私の環境にもTensorFlow2.1を入れてみました。conda install tensorflow=2.1を実行し、GPUを確認してみましょう^^ >from tensorflow.python.client import device_lib >device_lib.list_local_devices()[name: “/device:CPU:0” device_type: “CPU” memory_limit: 268435456 locali
Windows 10+AnacondaでGPU版TensorFlow 2.3, 2.4, 2.5のインストール - にせねこメモ
Windows 10上のAnacondaに、TensorFlowのバージョン2.3.0, 2.4.1, 2.5.0のGPUサポート付きのものを、仮想環境ごとに併用可能な状態でインストールする。 概要 TensorFlowを導入しようとしてめんどくせ～って思ったのでインストール方法をメモしておく。 ディープラーニングライブラリごとに、またバージョンごとに、GPUサポートに必要とするCUDAのバージョンが異なっている。しかし、環境変数に同時に複数のバージョンのCUDAをPathに設定することはできない(複数設定しても一つしか参照されないので意味がない)。 そのため、仮想環境ごとにPathを変更したコマンドプロンプトを起動できるようにしたらいいのでは？と思った。これをすることで、違うバージョンを併用できる。 以下では、TensorFlowのバージョン2.3.0, 2.4.1, 2.5.0のGPU
【TensorFlow/Chainer挑戦者必見】Anacondaのインストール方法 | 侍エンジニアブログ
Python環境を一覧表示する画面も紹介しましょう。 画面中央を見ると、root環境、py27環境、py36環境、tensorflow環境が作成されていることがわかります。 画面右側に表示されているのは、各環境で利用できるcondaパッケージの一覧です。 画面中央で選択されているroot環境では、画面右側に表示されている217種類のcondaパッケージが利用できることがわかります。 Anaconda Project（β） 「Anaconda Project（β）」は、アプリケーションの動作環境を定義するための機能です。 AさんのAnaconda環境で「Anaconda Project（β）」を作成し、アプリケーションの動作環境を定義しておけば、BさんのAnacondaでも同様のアプリケーション動作環境を簡単に構築できるという機能です。 英語の文章ですが、以下の文書を参考に挑戦してみてくださ
ごく簡単なTensorFlowのインストール (MacとAnacondaで) - osamuk's blog
GPU使わないのがインストールは楽。 Anacondaをインストールしとく。 Python3.5の環境を作る。TensorFlowはPython3.5をサポートなので。 conda create -n tensorflow python=3.5 anaconda TensorFlowをインストール(使うwhlはそのとき最新のを確認してね)。 pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.1-py3-none-any.whl あらもうできちゃった。 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print
Mac OS X でTensorflowインストール、Hello world - kz-engineer -SCRAP-
https://www.tensorflow.org/install/install_mac を参考に、Anacondaベースでインストールする 基本の流れ 先立って、Anacondaをインストールしておく Anacondaとは？インストール方法 - kz-engineer -SCRAP- “tensorflow"という名称でconda環境を作る $ conda create -n tensorflow Fetching package metadata ........... Solving package specifications: Package plan for installation in environment /Users/kz/anaconda/envs/tensorflow: Proceed ([y]/n)? y # # To activate this envir
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