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推广优化关键词_界面设计优秀的网站有哪些_长春seo排名_怎么在百度上推广

时间:2025/7/9 6:07:32来源:https://blog.csdn.net/qq_44819248/article/details/146374321 浏览次数:1次
推广优化关键词_界面设计优秀的网站有哪些_长春seo排名_怎么在百度上推广

目录

    • 一、安装前准备
      • ​1.版本选择依据
      • 2.​创建独立环境​
    • 二、详细安装步骤
      • 1.​通过conda自动安装依赖
      • 2.​手动验证依赖版本
    • 三、补充说明
      • 1.组件依赖关系表
      • 2.常见问题解决方案
      • ​3.性能验证脚本

一、安装前准备

​1.版本选择依据

当前最新稳定版:TensorFlow 2.13(截至2023年10月)
需匹配:Python 3.9 | CUDA 11.8 | cuDNN 8.6
验证驱动兼容性:

nvidia-smi  # 要求NVIDIA驱动版本 ≥ 520.61.05

2.​创建独立环境​

(推荐使用conda虚拟环境)

conda create -n tf213 python=3.9 -y
conda activate tf213

二、详细安装步骤

1.​通过conda自动安装依赖

(利用conda search tensorflow命令查询)

conda install tensorflow=2.13.1=cuda118py39h8710ada_1

2.​手动验证依赖版本

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)                # 应显示2.13.1
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))  # 应识别到GPU

三、补充说明

1.组件依赖关系表

TensorFlowCUDAcuDNNPython
2.13.x11.88.63.9-3.11
2.12.x11.88.63.8-3.10
2.11.x11.28.13.7-3.10

2.常见问题解决方案

环境变量设置(如果未自动配置):

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/

依赖冲突时建议:

conda clean --all  # 清理缓存
conda install --strict-channel-priority ...  # 强制优先conda-forge

​3.性能验证脚本

import tensorflow as tf
import time# GPU基准测试
with tf.device('/GPU:0'):a = tf.random.normal([10000, 10000])b = tf.random.normal([10000, 10000])start = time.time()
c = tf.matmul(a, b)
print(f"GPU计算耗时: {time.time()-start:.2f}秒")
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