conda create --name tensorflow_name python=3.8 其中tensorflow_name是新添加环境的名字,可以自定义修改。 键盘输入y,执行创建虚拟环境命令,n是拒绝退出。 由于更换了conda镜像,我快速创建了tensorflow_name虚拟环境。 之后通过activate tensorflow_name和deactivate tensorflow_name令激活、退出该环境。(Linux和OS系统的命...
如果您创建了新的虚拟环境,需要使用以下命令来激活它: bash conda activate tensorflow-gpu 5. 在该环境中安装tensorflow-gpu包 在安装TensorFlow GPU版本之前,您需要确保已经安装了与您的GPU兼容的CUDA和cuDNN版本。然后,您可以使用conda或pip来安装TensorFlow GPU版本。建议使用pip来安装,因为conda安装的tensorflow包通...
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...
anaconda的初始的base环境中自带有大量的库,提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy、scipy和matplotlib等;但是如果使用conda create --name tf python=3.6 创建出来的环境,只有很少的数个必要的库。想要实现创建虚拟环境时,自带很多常用包,需要在后面加上anaconda;例如 conda create --name tf python=3.6 anaco...
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("TensorFlow version:", tf.__version__) print("GPU available:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))...
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‘来更新,复制照着做就行) conda install anaconda pip install tensorflow-gpu==2.6.0 ...
使用以下命令创建一个名为tf_gpu的虚拟环境,并指定Python版本为3.8: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 ...
conda虚拟环境安装TensorFlow-GPU版本 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)) ...
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-gpu版本 可以根据以下的图表 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch ...