然后,我们需要安装cuDNN版本8.1。以下是安装命令:conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1步骤4:安装Tensorflow2.9的GPU版本在安装了CUDA和cuDNN后,我们就可以安装Tensorflow2.9的GPU版本了。使用以下命令进行安装:pip install tensorflow-gpu==2.9.0步骤5:验证安装是否成功最后,我们需要验证Tensorflow是否成功安装在了我...
你可以通过conda config --show channels命令来验证是否添加成功。 二、创建一个新的conda环境 为了避免与系统中已安装的其他Python包发生冲突,建议创建一个新的conda环境来安装tensorflow-gpu。使用以下命令创建一个名为tensorflow-gpu-env的新环境,并指定Python版本(例如3.8): bash conda create -n tensorflow-gpu-...
1.之前已经安装了anaconda,之前疏忽使用的pip安装的tensorflow,但pycharm还是使用的anaconda环境。 现在把pip的tensorflow删除了 pip uninstall tensorflow-gpu 2.之前的环境变量有的在root用户下配置,有的在非root用户下 于是把root用户下~/.bashrc中的export内容复制到非root用户下~/.bashrc中 3.重新在conda中安装ten...
启动jupyter notebook后,在创建文件的选项中就可以看到我们建立的环境了,选择自己的环境创建新文件,import tensorflow as tf就不会再报错了。 1.png 6、测试tensorflow GPU版本是否能正常调用显卡计算,并解决cuDNN版本对不上问题。 使用conda安装tensorflow GPU版本会自动下载依赖的CUDA以及cuDnn,但是你的环境中以前没...
首先在终端中输入下面命令,可安装1.9版本的tf(目前最新的是1.11了,不过驱动版本比较老,因而还是用1.9的tf吧) condainstalltensorflow-gpu==1.9.0 如果gpu驱动不是很老,运行程序没问题,就不用往下看了。 目前我这边会安装cuda9.0(还有其他一些库)。但是由于驱动比较老,不支持默认安装的cuda版本,直接运行之前的程序,...
//GPU版本,根据自己需要选择版本号,没有的话会安装最新的版本 pip install tensorflow-gpu==1.12.0 1. 2. 安装cuda conda install cudatoolkit=10.0.130 1. 安装cudnn conda install cudnn=7.6.0 1. 测试gpu版tensorflow 在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境,并进入python环境。
3.创建tensorflow2.7虚拟环境,并激活环境 $ conda create-n tensorflow2.7python=2.7$ source activate tensorflow2.7#创建成功之后,$之前会出现虚拟环境名字(tensorflow2.7)提示 4.安装tensorflow-gpu $ pip install tensorflow-gpu==1.1.0 5.编辑.bash_profile ...
使用命令conda remove --name your_env_name package_name 即可. 3. win10 下cuda 9.0 卸载: 因为想给本地的windows10 安装gpu版的 Tensorflow, 需要先安装cuda 和 cudnn ,但是cuda我装的是10.1,然后再安装tensorflow之后,发现找不到tensorflow模块,应该是版本不兼容的问题,只好卸了重装。
输出为2+3=5,测试成功,tensorflow可用 参考 [1] Ubuntu16.04下conda创建虚拟环境 [2] ubuntu利用conda创建虚拟环境,并安装cuda,cudnn,pytorch [3] Ubuntu16.04下使用conda搭建虚拟环境 [4] 白嫖百度GPU-TeslaV100笔记(在 AI Studio 上使用 tensorflow 和 pytorch 的方法)-亲测可用 ...