由于tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下:
import tensorflow as tf tf.__version__
查询tensorflow安装路径为:
tf.__path__
查询结果如下:
根据自己的情况选择以下命令之一进行安装:
pip install tensorflow==1.2 # Python 2.7; 仅支持CPU pip3 install tensorflow==1.2 # Python 3.n; 仅支持CPU pip install tensorflow-gpu==1.2 # Python 2.7; 支持CPU pip3 install tensorflow-gpu==1.2 # Python 3.n; 支持CPU
注意这里的==1.2.是表示tensorflow的版本,请根据实际情况修改。cuda8.0对应的是1.2 。
cuda与tensorflow的版本一定要对应,不然会出错!-------重要
下图是对照表:
验证Tensorflow是否安装成功
启动终端,输入python,如下:
python > import tensorflow as tf > hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') > sess = tf.Session() > print(sess.run(hello))
如果输出Hello, TensorFlow!则代表安装成功,如下图。
Tensorflow卸载:
sudo pip uninstall protobuf sudo pip uninstall tensorflow
到此这篇关于查看已安装tensorflow版本的方法示例的文章就介绍到这了,更多相关查看已安装tensorflow版本内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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