1 系统版本要求 如果需要用本文所述的GPU环境配置方法，需要保证Windows操作系统的版本在19044及以上；如果不满足这一条件，除了升级系统，就只能通过早期版本的tensorflow库来实现GPU运算了。2 GPU设置 首先，我们需要打开Anaconda Prompt软件；随后，可以输入如下所示的代码，从而查看我们的GPU状态。1nvidia-...
首先，和Anaconda环境配置其他库一样，我们需要打开Anaconda Prompt软件；如下图所示。 随后，将会弹出如下所示的终端窗口。 接下来，我们即可开始tensorflow库的配置。由于我这里希望将tensorflow库配置到另一个已有的Anaconda虚拟环境中（这个虚拟环境的名称为py36tf，Python版本是3.6的），而不是...
2.安装anaconda 安装过程按照流程走完就行,无需其它操作。唯一要注意的是安装过程中,勾选下图中的选项,添加环境变量 二、安装tensorflow-gpu 创建虚拟环境 这里需要注意一下,tensorflow在anconda中也是以包的形式安装,可以像其它包安装方式一样,直接在cmd窗口pip install tensorflow-gpu也可以,但是这里还是比较建议新创...
(cudatoolkit=10.2在安装tensorflow-gpu时安装过了) 代码语言:javascript 复制 environment location: E:\Software\anaconda3\envs\RLgpu added / updated specs: - pytorch==1.12.1 - torchaudio==0.12.1 - torchvision==0.13.1 The following NEW packages will be INSTALLED: blas anaconda/cloud/conda-forge/...
[参考博文一:Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程)][anchor-id] [anchor-id]:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9265268.html [参考博文二:Wind10环境,Visual Studio2017下用Bazel编译Tensorflow(失败转调用编译好的包配置使用Tensorflowc++)][anchor-id] ...
若需要其他环境可以在anaconda 命令行下配置好虚拟环境后,再打开项目切换至所需的虚拟环境 5. tensorflow-gpu配置 ## 【推荐方法】 > 打开`Anaconda Prompt ` ### 创建虚拟环境`TF-GPU` ```sh conda create -n TF-GPU ``` ### conda安装 `tensorflow-gpu` ```sh conda activate TF-GPU conda install...
(3)查看对应的tensorflow-gpu对应版本 我就选择的2.4.0版本的 (4)在cmd中输入命令开始搭建环境 conda create –n tensorflow python=3.7 activate tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -ihttps://pypi.douban.com/simple ①第3句代码成功执行之后,再重新执行一遍,以防没有tensorflow-gpu安装完。
1、Tensorflow环境的创建与激活 打开anaconda prompt: conda create -n tf2-gpu python=3.7 -yactivate tf2-gpu 这里一共存在两条指令: 前面一条指令用于创建一个名为tf2-gpu的环境,该环境的python版本为3.7。 后面一条指令用于激活一个名为tf2-gpu的环境。
2.1 利用Anaconda创建环境 conda create -n tensorflowTest python=3 2.2 激活环境 conda activate tensorflowTest 2.3 安装 conda install tensorflow-gpu 2.4 测试 python >>>import tensorflow as tf 没有报错即安装成功 3. CUDA Tensorflow-Gpu版 必须同时配置 CUDA 才能正常工作 ...
二、anaconda建立独立环境 根据官网要求,建立tensorflow2.8.0+python3.8的独立环境 (1)启动anaconda命令行: 点击窗口键,搜索anaconda prompt并双击 anaconda prompt如图所示: (2)创建并激活独立环境keras_learn: 通过命令conda create -n keras_learn5 python=3.8 -y,建立环境keras_learn5,并且安装python3.8。