conda create -n tf_gpu python=3.8激活虚拟环境。在命令行终端中输入以下命令:conda activate tf_gpu现在,我们已经成功创建了一个名为tf_gpu的虚拟环境,并且该环境已经激活。接下来,我们需要安装TensorFlow-GPU。在命令行终端中输入以下命令:conda install tensorflow-gpu这将安装最新版本的TensorFlow-GPU。接下来,我们...
选择已存在的conda环境,并使之被所有项目可用; 在anaconda文件夹下,找到tf虚拟环境的文件夹,并找到python.exe,选中,点击ok; 然后一路ok,出来后先点apply进行应用,再点ok; 完成配置,顺利运行; pycharm中也可以非常方便的创建conda的虚拟环境; settings中找到下图设置; 添加 点击ok,即可创建出一个新的虚拟环境python...
1. 创建虚拟环境(Python 3.7) 创建名为"MLgpu"的新环境,并指定使用Python 3.7版本 代码语言:javascript 复制 conda create -n MLgpu python=3.7 激活虚拟环境 代码语言:javascript 复制 conda activate MLgpu 2. 安装tensorflow-gpu (a). 常见版本匹配报错 代码语言:javascript 复制 ensorflow 2.3.0 requires...
3.安装对应gpu版本tensorflow -参考:https://blog.csdn.net/weixin_41012765/article/details/124973351 4.pipinstalltensorflow-gpu==2.4.0 5.将虚拟环境对应jupyter内核 pipinstallipykernel python-m ipykernelinstall--user --name='内核名称' 6.测试tensorflow是否能使用GPU import tensorflow as tf print("Ten...
1. base 和 Pytorch1.3 两个环境,有时 Conda activate Pytorch1.3 显示错误,这时先 source activate, 进入 base 环境,再 conda deactivate, 再 conda activate Pytorch1.3 便可以了。https://blog.csdn.net/qq_33825817/article/details/88959785 2. Pytorch1.3环境装的是 pytorch1.3的版本,然后打开python import ...
根据实际需求自定义安装Anaconda,在root下创建的conda python环境为所有用户都能使用的环境,python环境目录在/usr/share/anaconda3/envs/下面。 用户自己创建的环境会在各自的home目录下,不会影响到别人的。 环境设置 实际中遇到的情况是在模型比较简单的情况下,用GPU加速的TensorFlow会跑的比CPU还慢 ...
简介: 软件类配置(一)【Windows下使用conda在虚拟环境中安装CUDA、CUDNN及Tensorflow】 喜大普奔!!! 使用anaconda直接安装深度学习环境所需的cuda、cudnn、tensorflow-gpu,windows,ubuntu都可以。参考文章 需要anaconda,以及nvidia的驱动。如果你是ubuntu的话,可以参考这个文章装nvidia驱动。 1.创建环境 conda create -...
2. 激活刚刚创建的环境 用到指令: activate tensorflow 3. 利用conda的命令行自动配置并安装要安装的tensorflow包和其他配套包(包括cuda,cudnn),如果要安装某特定版本要指定相应版本,默认是安装最新的 用到指令: conda install tensorflow-gpu 或 conda install tensorflow-gpu=2.3.0 ...
在安装TensorFlow之前,请确保你的网络环境稳定,以便顺利下载和安装所需的包。 如果你计划使用GPU版本的TensorFlow,还需要确保你的系统上安装了适当的CUDA和cuDNN版本,并且这些版本与你要安装的TensorFlow版本兼容。 安装完成后,你可以通过运行一个简单的TensorFlow脚本来验证安装是否成功。例如: python import tensorflow as...