先用pycharm打开某个项目的文件夹,例如我打开pythonCode文件夹,并新建了一个test.py文件。 此时代码上方显示需要配置解释器,点击它; 如果没有出现,也可以在settings中打开相同界面; 为整个pythonCode项目配置已经创建好的虚拟环境tf。 展开所有解释器; 添加新的解释器; 选择已存在的conda环境,并使之被所有项目可用; ...
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...
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首先确保你的Anaconda环境无误,我对应的python版本为3.6,创建conda虚拟环境命令如下: conda create -n tf2 python=3.6 需要安装的包: cudatoolkit,版本10.1 cudnn:版本7.6 tensorflow:2.3.0 注意,如果你已经安装了tensorflow,但没有安装前两个库,使用GPU时会提示找不到CUDA驱动库,无法使用GPU。把前两个库的对应版...
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/ 一、安装conda 二、安装CUDA 1、查看显卡型号:我的电脑——》管理--->设备管理器——》显示适配器,可以看到GTX1060 2、下载相应的控制面板 3、查看控制面板:控制面板-》硬件和声音-》NVIDIA控制面板,左下角系统信息,组件。 注意...
condaenvupdate -f environment.yml 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' ...
TensorFlow-GPU 2.3.0和PyTorch 1.12.1 GPU版本的兼容性如何? 前言: 本文使用conda下载cuda和cudnn,直接安装到虚拟环境,免去配置环境变量等操作且节省C盘空间。若想单独下载CUDA Toolkit及cudnn,可参照该文章: 【2022超详细版】Win10安装cuda(10.1、11.7)+cuDNN(7.6.5、8.5.0)+tensorflow(gpu版)+pytorch(gpu版)...
4.安装tensorflow-gpu: 首先到清华镜像源网站下载对应的Tensorflow版本。 eg: Tip:用pip install之前最好先升级一下pip ,我们在装Anaconda3之前系统是没有安装pip的,装Anaconda3之后我们用的是Anaconda3自带的pip,往往会存在pip版本老旧的原因。 用下载指令更新pip: ...
安装Tensorflow 如下图在开始菜单栏找到Anaconda Prompt: Anaconda Prompt 打开Anaconda Prompt,输入 pip install tensorflow-gpu 回车,等待一段时间,GPU版tensorflow就下载好啦!不过别着急,要能正常使用GPU加速功能,还有cudnn需要安装。 安装cudnn 下载地址:
在使用Conda配置Tensorflow-gpu时,可能会遇到一些错误和问题。为了有效地解决这些问题,我们需要按照一定的思路进行排查。以下是一些常见的错误排查步骤: 检查环境变量:首先,需要检查CUDA和cuDNN的环境变量是否设置正确。这些环境变量应该指向正确的安装路径。你可以通过运行echo $LD_LIBRARY_PATH和echo $CUDA_HOME来查看这些...