在使用 Conda 安装 tensorflow-gpu 时,你需要确保已经安装了 Anaconda 或 Miniconda,并且你的系统满足 TensorFlow-GPU 的硬件和软件要求(例如,拥有兼容的 NVIDIA GPU 和已安装的 CUDA、cuDNN)。以下是根据你的提示,分步骤进行安装的指南: 1. 确认已安装Anaconda或Miniconda 首先,你需要确认已经在你的系统上安装了 ...
2.3. 查看CUDA+cudnn是否配置成功,打开Anaconda Prompt,输入nvcc -V,查看信息: 3. pytorch-gpu环境配置 3.1. pytorch-gpu环境的创建 打开Anaconda Prompt 输入以下命令: conda create –n pytorch-gpu python=3.7 1. 3.2. pytorch-gpu环境的激活 输入以下命令: activate pytorch-gpu 1. 3.3. 下载对应的pytorch-...
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....
(7)conda remove --name $your_env_name $package_name(包名)删除虚拟环境中的包: 三、Tensorflow-GPU安装 (1)conda search tensorflow-gpu查看有哪些版本可以安装 (2)conda install tensorflow-gpu keras-gpu(由于我要配置object detect api,有用到keras) PS:相关软件包被安装至python->lib->site-packages下面...
#会默认调用gpu版本的tensorflow pip install-i https://pypi.doubanio.com/simple/--trusted-host pypi.doubanio.com keras=="2.2.4" 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...
conda安装Tensorflow2.9的GPU版本 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...
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: ...
先前测试过本机本卡可使用python==3.8、tensorflow-gpu==2.6.0、cudatoolkit=11.2、cudnn=8.1.0的组合 conda建立环境安装所需各种包 conda create --name 虚拟环境名称 python==3.8 pip install --upgrade pip(这一步出错,提示使用‘D:\anaconda3\envs\虚拟环境名称\python.exe -m pip install --upgrade pip...
tf-gpu 是你所创建的环境名称,可以自行修改。 4、安装Tensorflow GPU版本 首先,需要切换上一步中建立的环境: activate tf-gpu 需要注意的是,Linux环境中切换环境的命令为: source activate tf-gpu 再通过conda命令安装Tensorflow GPU版本: conda install tensorflow-gpu ...
等待新环境创建完成之后,便可以开启虚拟环境正式进行tensorflow的安装了。开启虚拟环境:conda activate gpu。进入之后,C盘根目录前面会有 (gpu) 的提示,代表你已经进入虚拟环境了。接下来开始安装:conda install tensorflow-gpu=2.0.0。 安装过程中,如果你细心的话,可以看到Anaconda会自动安装匹配版本的CUDA和cudnn,不用...