我刚刚注意到TensorFlow中出现了意外(至少对我而言)的行为。我以为tf.argmax(-argmin)在Tensor的行列上从外到内运行，但显然不是？!例子:importnumpyasnpimporttensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()arr=np.array([[31,23,4,24,27,34],[18,3,25,0,6,35],[28,14,33,22,20,8],[13,30,21,19,7,9],[16,1,26,32,2,29],[17,12,5,11,10,15]])#arrhasrank2andshape(6,6)
Win11笔记本电脑RTX4080显卡安装Tensorflow-GPU方法步骤1.准备工作1.1版本查询1.2查看版本对应关系2.安装Anaconda3.安装CUDA和cuDNN4.安装GPU版TensorflowTensorflow是当前主流的深度学习框架，是深度学习方向从业者和研究生的生产力工具，我在本科参加学科竞赛期间曾经安装过tensorflow1.12版本和对应的keras2.2版本，相对来说，keras提供了较多调用tensorflow的API，这极大地减轻了工作量，而新版的tensorflow2.0及以上版本自带keras，无需再另外安装。近期考取了计算机科学与技术专业的学硕，打
这是机器未来的第1篇文章原文首发地址:https://blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/124745966CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：https://marketing.csdn.net/p/bb5081d88a77db8d6ef45bb7b6ef3d7f参赛话题：自动驾驶技术学习记录话题描述：自动驾驶是当前最火热的技术之一，吸引了无数的开发者与学习者融入其中。然而，自动驾驶技术是系统硬件平台与人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术深度融合的产物，具有知识新、内容杂、难度深、缺少系统教程等特点，让许多开发者眼花缭乱。本话题
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前情提要最近换了新电脑，显卡是4060，就觉得跑深度学习没什么问题，结果tensoflow配置好后用不了GPU加速，让我头疼了很久。因为现在tensorflow新版已经取消了gpu和cpu版本的区别，所以网上关于统合版tensorflow(>2.0)的教程很少，一般都是tensorflow_gpu版本。今天终于解决了，如果有遇到以下问题的同学们可以参考一下：测试代码用来测试自己能否使用GPUimporttensorflowastfprint(tf.test.is_built_with_cuda())print("NumGPUsAvailable:",len(tf.config.list_phy
目录CUDA下载:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN下载：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper1.NVIDIA驱动和CUDA版本对应 2.CUDA和cuDNN版本对应 3.Tensorflow和CUDA、cuDNN版本对应(经过官方测试的构建配置)3.1GPU 3.2CPU4.pytorch和CUDA对应CUDA下载:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN下载：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper1.NVIDIA驱动和CUDA版本对应网址：CUDA12.1Update1R
环境：Win10，Python3.8，Anaconda电脑：GeForceRTX2060,NVIDIACUDA11.1.4官方教程：在Windows上安装TensorFlow1.下载安装cuda和cudnn1.1下载在官网上下载对应的cuda和cudnn，版本可以低于但不能高于电脑支持的版本cuda下载地址：cuda-toolkit-archivecudnn下载地址：cudnn-archive常见问题：下载cudnn的时候有提示：NVIDIADeveloperProgramMembershipRequired解决方法：右键选择【复制链接地址】，把链接复制到迅雷下载器或其他下载软件进行下载1.2
安装tensorflow-GPU时，无法确定自己电脑需要安装哪个版本，这是在官网查询对应的版本即可1.查看cuda的版本：Win+R输入cmd——nvcc-V输入"nvcc-V"可以看到cuda的版本为10.22.查看cudnn的版本：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.2\include在此路径下找到“cudnn.h”文件右键，选择以记事本打开可以看到cudnn的版本为7.6.53.进入tensorflow官网查看对应的版本：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
查看我的版本：Module:tf.compat | TensorFlowCorev2.6.0Compatibilityfunctions.https://tensorflow.google.cn/versions/r2.6/api_docs/python/tf/compat?hl=en结果是我没从中找到解决方案（我看的不够仔细）；tf1.0 到tf2.0的区别以及相关说明（并没解决我的问题，但可能对你有用，这里也贴出来）：TensorFlow1.xvsTensorFlow2-BehaviorsandAPIs | TensorFlowCorehttps://tensorflow.google.c
查看我的版本：Module:tf.compat | TensorFlowCorev2.6.0Compatibilityfunctions.https://tensorflow.google.cn/versions/r2.6/api_docs/python/tf/compat?hl=en结果是我没从中找到解决方案（我看的不够仔细）；tf1.0 到tf2.0的区别以及相关说明（并没解决我的问题，但可能对你有用，这里也贴出来）：TensorFlow1.xvsTensorFlow2-BehaviorsandAPIs | TensorFlowCorehttps://tensorflow.google.c
