2.安装依赖 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' 6.测试tensorflow是否...
3.2, 安装ipykernel 这个工具可以添加内核 在虚拟环境下,输入下面命令安装: >pip install ipykernel 安装完成后,将虚拟环境加入内核中。 >python -m ipykernel install --name=web_env(注册名字) 输出下面内容表示成功: Installed kernelspec web_env in C:\ProgramData\jupyter\kernels\web_env 为了测试,我们在...
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...
Step 1.Creating a New Conda Environment conda create --name tensorflow2python=3.7 conda activate tensorflow2 Step 2: Installing the TensorFlow Conda Package conda install tensorflow or conda install tensorflow-gpu 或 conda install -c conda-forge tensorflow-gpu (相比,conda install 这个可以安装比较新...
打开浏览器:http://localhost:8888/tree(可以看到安装了python 2的kernel) 3. 利用anaconda安装tensorflow 3.1 建立一个 conda 计算环境 Create a conda environment called tensorflow: conda create -n tensorflow python=2.7 1. 3.2 激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow ...
(base) conda create -n test ipykernel 然后就不用管了,test 环境的 kernel 会自动生成,是不是很省事呢哈哈。 使用: 和方法二相同,在 base 环境打开 JupyterLab 即可,会看到 kernel 选项新增了 “Python [conda env: test-kernel]”,选择该 kernel ,Jupyter 就使用相应的虚拟环境配置。
深度学习:许多深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等,都支持 CUDA 加速,能够大幅加快模型训练和推理的速度。通过 CUDA,可以利用 GPU 的并行计算能力来加速神经网络的训练和预测。 科学计算:CUDA 可以用于模拟物理、化学等领域中的复杂系统,加速数值计算。例如,在分子动力学模拟、天气预报等方面,CUDA 可以提供显著的性...
规格conda create -n new_env pip ipykernel python=3.7 conda activ 浏览1提问于2021-11-22得票数 0 1回答 如何使用带有dockerfile的yaml文件来激活conda环境 、、、 我正在尝试创建一个带有在environment.yml文件中指定的新conda环境的docker镜像,然后在调用docker run时自动激活该文件。以下是我的dockerfile...
conda create -n tensorflow_dev 坑3: 一开始使用下边命令: conda env create -n tensorflow_dev 报错: SpecNotFound: Invalid name, try the format: user/package 去掉env 即可。 3、启动虚拟环境 conda activate tensorflow_dev 4、安装包 conda install 包名 ...
channels: - anaconda - conda-forge dependencies: - keras - tensorflow After you've created the conda environment, you can inspect the list of packages that were installed in the conda environment by running this command in a terminal window or in a notebook running inside the conda environment...