在Conda环境中安装TensorFlow GPU版本 在激活的Conda环境中,使用以下命令来安装TensorFlow GPU版本: bash conda install -c conda-forge tensorflow-gpu 这条命令会从conda-forge频道安装TensorFlow GPU版本及其所有依赖项。 验证TensorFlow GPU版本是否正确安装并可用 安装完成后,你可以通过以下Python代码来验证TensorFlow...
2.3. 查看CUDA+cudnn是否配置成功,打开Anaconda Prompt,输入nvcc -V,查看信息: 3. pytorch-gpu环境配置 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-...
conda配置tensorflow gpu 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 --na...
这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow 使用conda安装会提示安装其他依赖包,这其中就包括cpu版本的tensorflow,这是我们不想要的。 所以千万不要使用conda命令安装keras,说起来都是泪。。。 【补充】使用上述方法安装keras的前提是,电脑上要安装tensorflow-gpu,只有这样,在使用pi...
我们通过虚拟环境tensorflow_name搭建深度学习系统,即tensorflow-gpu版本,可以调用显卡高速计算,推荐显卡为N卡,显存大于等于6G,算力大于3.5(推荐算力7.5-9)。 首先安装cudatoolkit,这个库不是Python的库,因此pip不能安装,需要用conda安装,Python 3.8推荐匹配的cudatoolkit版本为11.3.1,具体命令如下: ...
首先,我们需要安装与您的GPU兼容的CUDA版本。根据您提供的关键词,我们假设您的GPU是NVIDIA的。如果是NVIDIA的GPU,CUDA 11.2可能是兼容的版本。然后,我们需要安装cuDNN版本8.1。以下是安装命令:conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1步骤4:安装Tensorflow2.9的GPU版本在安装了CUDA和cuDNN后,我们就可以安装Tensorflow...
结果如上图,则说明gpu版pytorch正常运行,创建的tensor位于GPU上。 2 TensorFlow(GPU版本)+Keras安装 创建虚拟环境,名称为tensorflow-keras-gpu,并激活 conda create -n tensorflow-keras-gpu python=3.8 conda activate tensorflow-keras-gpu (退出虚拟环境:conda deactivate) 新环境下安装 jupyter,同时Ipykernel添加新...
使用pip 安装 TensorFlow 时,GPU 支持所需的 CUDA 和 CuDNN 库必须单独手动安装,增加了大量负担。而使用 conda 安装 GPU 加速版本的 TensorFlow 时,只需使用命令 conda install tensorflow-gpu,这些库就会自动安装成功,且版本与 tensorflow-gpu 包兼容。此外,conda 安装这些库的位置不会与通过其他方法安装的库的其他...
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安装Tensorflow2.9的GPU版本 有的API只有高版本的tensorflow有,所以这里再装个tensorflow2.9,我看了下,官网最新版本是2.10 anaconda这个环境隔离机制有点类似于docker,用起来太爽了。 每次换环境都要查下别人文章,太麻烦了,自己装个,方便后续查看。 1、新建环境...