在使用 Conda 安装 tensorflow-gpu 时,你需要确保已经安装了 Anaconda 或 Miniconda,并且你的系统满足 TensorFlow-GPU 的硬件和软件要求(例如,拥有兼容的 NVIDIA GPU 和已安装的 CUDA、cuDNN)。以下是根据你的提示,分步骤进行安装的指南: 1. 确认已安装Anaconda或Miniconda 首先,你需要确认已经在你的系统上安装了 ...
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-...
...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。...例如,对于 TensorFlow 1.10.0 版本,conda 包支持可用的 CUDA 8.0、9.0 和 9.2 库。而 pip 包仅支持 CUDA 9.0 库。...Miniconda 仅安装 conda 和一些依赖项,Anaconda 则会预安装大量包。我更喜欢 ...
1、新建环境 2、激活环境 3、cuda与cudnn的版本选择 4、安装tensorflow2.9-gpu 5、验证是否安装成功 6、安装ipykernel 7、镜像 7.1 conda镜像 7.2 conda中配置pip镜像 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...
#会默认调用gpu版本的tensorflow pip install-i https://pypi.doubanio.com/simple/--trusted-host pypi.doubanio.com keras=="2.2.4" 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...
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...
据说是keras和tensorflow的版本问题, conda remove keras-gpu先删除版本 扒了一圈各大大神说法,最后搭载tensorflow-gpu1.9.0+keras2.0.2,测试通过。 (8)更换conda的源镜像 重新安装时cudnn7.0下载非常慢,于是乎更换conda的源镜像试试,添加国内源: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu....
source activate tf-gpu 再通过conda命令安装Tensorflow GPU版本: conda install tensorflow-gpu 安装过程中输入y就可完成安装,耐心等待即可。 5、解决Jupyer Notebook中import tensorflow报错:[No module named tensorflow] 安装tensorflow,在Anaconda Prompt命令行下的python中可以import tensorflow,但是到了Jupyer Notebook...
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: ...