1. 安装tensorflow教程
使用pip可以快速便捷的安装tensorflow各个版本。
代码如下:
pip install tensorflow-gpu==1.14.0 #the 1.14.0 can change to other versions
2. Tensorflow与cuda版本对照
在安装tensorflow时需要注意,不同版本的cuda安装tensorflow的版本是有限制的,其对照关系如下:
3. 安装tensorflow/models教程
当需要使用tensorflow objection detection API时,需要下载models。不同版本的tensorflow对应不同版本的models。
先下载models
git clone https://github.com/tensorflow/models
下载的models默认是最新版本的models,如果tensorflow不是最新版本,可能存在不兼容的问题,因此需要对版本进行修改。
cd models git checkout r1.13.0 #change the models version to version1.13.0
还可以直接在网站上下载不同版本的models,下载地址为:https://github.com/tensorflow/models/releases
4. Tensorflow与models版本的对应
Tensorflow版本
models版本
models地址
1.14.0
1.13.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.13.0
1.13.1
1.13.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.13.0
1.12.0
1.12.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.12.0
1.11.0
1.11
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.11
1.10.0
1.10.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.10.0
1.9.0
1.9.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.9.0
1.8.0
1.8.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.8.0
1.7.0
1.7.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.7.0
1.6.0
1.6.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.6.0
1.5.0
1.4.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.4.0
1.4.0
1.4.0
https://github.com/tensorflow/models/tree/r1.4.0
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%。
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