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安装不同版本的tensorflow与models方法实现
站长资源 2024/12/28 佚名
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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：

安装不同版本的tensorflow与models方法实现

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

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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%。

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