Versión TensorFlow2.5.0+Keras2.5.0 correspondiente y si la prueba está disponible

Versión TensorFlow2.5.0+Keras2.5.0 correspondiente

El número de versión disponible para la prueba de resumen después de completar la instalación

Antes de instalar, instale las versiones de cuda y cudnn:

conda install -c nvidia cudnn=8.1.0.77

Coincidirá automáticamente con la versión de cuda o se pueden especificar ambas (cuda=11.1.74)

Prueba si TensorFlow puede llamar al entrenamiento de GPU:

import tensorflow as tf

# 判断当前TensorFlow是否使用GPU
if tf.test.gpu_device_name():
    print("TensorFlow is using GPU")
else:
    print("TensorFlow is not using GPU")

# 检测CUDA版本
try:
    from tensorflow.python.platform import build_info
    if build_info.cuda_version_number is not None:
        print(f"CUDA version {build_info.cuda_version_number} is available")
except ImportError:
    print("Could not detect CUDA version")

# 检测cuDNN版本
try:
    cudnn_version = tf.__cudnn_version__
    print(f"cuDNN version {cudnn_version} is available")
except AttributeError:
    print("Could not detect cuDNN version")

TensorFlow-gpu2.5.0+Keras2.5.0+theano1.0.5+Python3.6.6+cuda11.1+cudnn8.1.0

1. Comprueba la versión de keras

import keras

print(keras.__version__)

2. Ver la versión de Theano

import theano as th
th.__version__

3. Comprobar la versión de tensorflow

import tensorflow as tf
tf.__version__

4. Comprobar la versión cudnn

dpkg -l | grep cudnn

5. Prueba si TensorFlow y Keras están disponibles

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0


model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])


model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

La salida es la siguiente