pip install tensorflow==2.6 安装对应版本的cuda为了使tensorflow能够成功使用GPU,您需要安装对应版本的cuda。在终端中输入以下命令: conda install cudatoolkit=11.2 cudnn-cudart-dev-11.2 -c cask conda-forge 这将安装11.2版本的cuda和cudnn。请根据您的需求选择合适的版本。如果您不确定应该安装哪个版本的cuda,请...
确定显卡适配的cuda版本、cudnn版本、tensorflow版本 cmd下使用'nvidia-smi'查看显卡可用最高cuda版本 image.png 先前测试过本机本卡可使用python==3.8、tensorflow-gpu==2.6.0、cudatoolkit=11.2、cudnn=8.1.0的组合 conda建立环境安装所需各种包 conda create --name 虚拟环境名称 python==3.8 pip install --upg...
1.1. Anaconda的下载 Anaconda百度网盘的链接提取码:jy0w 1.2. Anaconda的安装 选择Just Me —> 选择安装路径(可以不安装在C盘)—>选择Add Anaconda to my PATH environment variable 2. CUDA和cudnn的下载和安装 CUDA的百度网盘链接提取码:w1vy Cudnn的网盘链接提取码:wie5 其中CUDA和Cudnn是需要相同版本的才可...
根据您的操作系统(Windows、Linux或macOS),遵循页面上提供的安装指南完成CUDA Toolkit的安装。安装过程可能包括运行安装程序、同意许可协议和选择安装路径等步骤。 在安装过程中,请确保选择安装所有必要的驱动程序和库。 验证安装 安装完成后,打开命令行界面,输入nvcc --version命令来验证CUDA Toolkit是否正确安装。如果系统...
conda install cudatoolkit=11.0 (3)安装英伟达深度学习软件包 1 conda install cudnn=8.0 2.3 安装tensorflow 1 pip install tensorflow==2.4 如果看到下图,那么恭喜你,基本成功了 2.4 验证及查看安装版本 依次键入以下语句: 1 2 3 python import tensorflowastf ...
使用Conda安装GPU版本的TensorFlow需要一系列步骤,包括检查CUDA和cuDNN的兼容性、安装对应版本的CUDA和cuDNN、创建Conda虚拟环境、在虚拟环境中安装TensorFlow,并验证TensorFlow是否正确识别并使用GPU。以下是详细的步骤: 1. 检查CUDA和cuDNN的兼容性,并下载对应版本 在安装TensorFlow-GPU之前,需要确定CUDA和cuDNN的版本与Te...
1安装aconda 2安装cuda 查询tensoflow对应的cuda和python关系 官网https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 网友https://blog.csdn.net/K1052176873/article/details/114526086 CUDA与显卡驱动:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html ...
安装TensorFlow 2.3.0 首先确保你的Anaconda环境无误,我对应的python版本为3.6,创建conda虚拟环境命令如下: conda create -n tf2 python=3.6 需要安装的包: cudatoolkit,版本10.1 cudnn:版本7.6 tensorflow:2.3.0 注意,如果你已经安装了tensorflow,但没有安装前两个库,使用GPU时会提示找不到CUDA驱动库,无法使用GPU...
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Tensorflow2.9的GPU版本了。使用以下命令进行安装:pip install tensorflow-gpu==2.9.0步骤5:验证安装是否成功最后,我们需要验证Tensorflow是否成功安装在了我们的环境中。打开Python解释器,...