这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow 使用conda安装会提示安装其他依赖包,这其中就包括cpu版本的tensorflow,这是我们不想要的。 所以千万不要使用conda命令安装keras,说起来都是泪。。。 【补充】使用上述方法安装keras的前提是,电脑上要安装tensorflow-gpu,只有这样,在使用pi...
首先,我们需要安装与您的GPU兼容的CUDA版本。根据您提供的关键词,我们假设您的GPU是NVIDIA的。如果是NVIDIA的GPU,CUDA 11.2可能是兼容的版本。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....
创建环境进入环境 nvidia-smi查看cuda版本,根据cuda版本安装对应版本的pytorch,在pytorch官网可以查看,版本不合适可以使用较低版本cuda的torch,使用官网提供的命令行安装即可,import torch``print(torch.cuda.is_available())验证安装结果。 tensorflow的安装要在环境中安装cudatoolkit和cudnn,可以使用conda search了解conda提...
1、新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装tensorflow2.9-gpu 5、验证是否安装成功 6、安装ipykernel 7、镜像 7.1 conda镜像 7.2 conda中配置pip镜像 有的API只有高版本的tensorflow有,所以这里再装个tensorflow2.9,我看了下,官网最新版本是2.10 anaconda这个环境隔离机制有点类似于docker,用起来太...
我们通过虚拟环境tensorflow_name搭建深度学习系统,即tensorflow-gpu版本,可以调用显卡高速计算,推荐显卡为N卡,显存大于等于6G,算力大于3.5(推荐算力7.5-9)。 首先安装cudatoolkit,这个库不是Python的库,因此pip不能安装,需要用conda安装,Python 3.8推荐匹配的cudatoolkit版本为11.3.1,具体命令如下: ...
以安装tensorflow2.6 版本为准 conda create -n tensorflow-gup conda activatetensorflow-gpu 查看机器上的GPU对应的cuda版本 查看tensorflow-cuDNN-cuda之间的对应关系(Build from source on Windows TensorFlow (google.cn)) conda install cudatoolkit=11.2 ...
安装anaconda 清华镜像站下载最新版的64位conda安装包,建议用迅雷,安装一路next即可,注意最后一步添加到环境变量打勾(我的版本Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64)。 更换清华源 参考https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ ...
conda 安装GPU版本TensorFlow-GPU cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.conda 这是可以通过conda install cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.conda 安装的 可以先下载,后用命令安装。
然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb ...
在Ubuntu 22.04操作系统下,使用Conda安装tensorflow-gpu版本是一种简便且推荐的方式。下面是详细的步骤: 确保你已经安装了Anaconda或Miniconda。如果没有安装,请访问Anaconda官网下载并按照指南进行安装。 创建一个新的conda环境(可选,但推荐)。打开终端,输入以下命令:conda create --name myenv tensorflow-gpu这将创建一...