5接下来下载 cuDNN找到你的cuda对应的版本https://developer.nvidia.com/cudnn6找到环境位置如果 Anaconda 的安装位置是 C:\Anaconda 的话,那么 tf-gpu 环境的位置就在 C:\Anaconda\envs\tensorflow 我们需要的是这个目录下的 Library 文件夹。Library 文件夹里有 bin/include/lib 这三个文件夹,解压下载的 cuD...
1)conda list 查看安装了哪些包。 2)condaenvlist 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 1 2 3 3、创建python虚拟环境。 执行以下命令创建python版本为3.6、名字为tensorflow的虚拟环境。tensorflow文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到 condacreate-n tensorflow py...
安装完成后即可使用conda进行Python虚拟环境的创建,在cmd窗口中执行conda create -n <env_name> python=x.x,其中<env_name>为你想为创建的虚拟环境指定的名称,如这里我的名称为tensorflow,python关键字后的参数用于指定此虚拟环境的对应的python版本号,这里我使用的是Python3.7。 注1:有教程说tensorflow只能使用3.5版...
输入conda create --name tensorflow python=3.6创建新的环境;该环境中tensorflow是我定的环境名,可自由修改,python版本为3.6 4.查看现有的虚拟环境列表 输入pip env list 5.查看当前python版本 输入python -V 6.查看当前环境安装的包 输入pip list 2)安装tensorflow-gpu 安装的tensorflow-gpu版本为1.12,用国内的源...
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 ...
pip install tensorflow==2.x或者,使用conda安装:conda install -c conda-forge tensorflow==2.x四、删除环境如果你不再需要某个环境,可以将其删除以节省空间。使用以下命令删除环境:conda remove —name myenv —all该命令将卸载环境中的所有包并删除环境本身。请注意,这将永久删除环境及其所有内容。五、复制和重...
新建conda环境(env_name就是创建的环境名,可以自定义):conda create -n env_name 激活conda环境(ubuntu与Macos 将conda 替换为source):conda activate env_name 退出conda环境:conda deactivate 安装和卸载python包:conda install numpy # conda uninstall numpy ...
请检查是否正确键入了环境名称“tensorflow”。 环境未安装:如果“tensorflow”环境未正确安装,将无法找到该环境。您可以使用以下命令来检查是否已安装了“tensorflow”环境: 打开Anaconda Prompt(Anaconda命令提示符)。 运行命令conda info --envs(注意:原文中的命令中破折号使用了中文全角字符,这里已更正为英文半角字符)...
首先,我们将创建一个新的conda环境,以便在其中安装TensorFlow 2.0。下面是创建一个名为"tf_env"的conda环境的代码: ```bash conda create -n tf_env python=3.7 ``` 这将创建一个名为"tf_env"的conda环境,并使用Python 3.7版本。你也可以选择其他Python版本。
conda create -n myenv python=3.8 激活虚拟环境 activate myenv 退出虚拟环境 deactivate pip pip专门用于管理第三方库，Python会自带pip，无需你再次安装 pip的使用方法和conda类似，比如pip install numpy pytorch pytorch是facebook开发的深度学习框架，而且是开源的。pytorch主要用来构建深度学习模型，比如卷积神经...