这个文件名tensorflow_gpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl是一个用于安装 TensorFlow 的 Python wheel 包。表示这是一个用于 64 位 Windows 系统的、适用于 Python 3.9 的、支持 GPU 的 TensorFlow 2.6.0 版本的安装包。 还是在 pip 安装这一节也提到了使用 conda 安装,网址是:https://docs.anaconda.com/...
创建新的conda环境,输入以下命令:conda create -n tensorflow-gpu python=3.7 激活新创建的环境,输入以下命令:activate tensorflow-gpu 在新环境中安装tensorflow-gpu,输入以下命令:conda install tensorflow-gpu 验证安装是否成功,在命令行中输入:pythonimport tensorflow as tfprint(tf.version)以上步骤完成后,你应该已经...
tensorflow-python-cuDNN-CUDA版本对照官网地址 conda create -n tensor2 python==3.7.3#这里`tensor2`可以自行命名,python版本和tensorflow中GPU对照安装版本一致 进入虚拟环境 conda activate tensor2 安装cuda和cudnn 在命令行中输入命令 condainstallcudatoolkit=10.1condainstallcudnn=7.6.5 安装tensorflow pipinstall...
为了使用conda安装TensorFlow GPU版本,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 确认系统已经安装了Anaconda或Miniconda 确保您的系统已经安装了Anaconda或Miniconda。如果尚未安装,可以从Anaconda官网下载并安装。 2. 打开Anaconda Prompt或命令行界面 在Windows上,您可以通过开始菜单找到并打开Anaconda Prompt。在Mac或Linux上,您可以...
conda install nb_conda 5. 安装tensorflow-gpu,安装时会自动安装对应版本的cudatoolkit和cudnn conda install tensorflow-gpu=2.1 pip install tensorflow-gpu==2.3.1 6. 在 Jupyter Notebooks 中选择这个新环境作为内核,并命名为Python 3.7 (with TensorFlow GPU) ...
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 -...
conda installcudatoolkit=10.1 conda installcudnn=7.6 pip installtensorflow==2.1 pip install 1. 2. 3. 4. 5. 检验 ipython 1. (tf21)PSC:\Users\xxx>ipython Python3.7.10(default,Feb262021,13:06:18) [MSCv.191664bit(AMD64)] Type'copyright','credits'or'license'formoreinformation ...
总 论显卡驱动有的可以上下兼容安装过失败的同学可以直接对照方法二操作即可。第一安装的同学可以先安装Miniconda,再对照方法二操作安装TensorFlow-GPU以CUDA和cuDNN的安装为基石,手动操作容易出错。安装TensorFlow-GPU过程中最容易出现的问题是以下三点的兼容性问题:显卡
conda安装Tensorflow2.9的GPU版本 1、新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装...
TensorFlow-GPU与CUDA cudnn Python版本关系:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu CPU 以下是windows的对应关系,Linux和macOS的对应关系在上面的链接里面 GPU 安装cuda和cudnn 假设这里安装 tensorflow-gpu==1.14.0 keras-gpu=2.2.4 ...