conda管理下的虚拟环境中单独安装cudnn无法做到普通环境中的安装:解压而后放到对应的cuda文件夹中,因为虚拟环境安装下cuda和普通环境中安装的目录结构等不相同 安装一个东西时可以先看看conda能否安装,若能那么可以做到事半功倍。 安装cuda11.8(较低版本的cuda无法使用conda命令安装)和cudnn8.4.1的命令 conda install c...
解决方法 先新建一个conda环境conda create -n xxx python=x.x,再进入此环境conda activate xxx (xxx)root@root: 然后pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 对torch的cuda版本进行安装,使用print(torch.cuda.is_available())打印出true,print(torch._...
6、安装conda wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh chmod +x Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc 7、安装cudnn conda install cudatoolkit=11.7 cudnn=8 8、安装git sudo yum -y install https://packages.e...
在Linux中使用conda安装cudatoolkit 12.3.0,可以按照以下步骤进行操作: 检查系统中是否已安装conda: 在终端中输入以下命令,检查conda是否已安装: bash conda --version 如果已安装,将会显示conda的版本号;如果未安装,则需要先安装conda。 查找cudatoolkit 12.3.0的安装命令: 打开终端,并使用conda搜索cudatoolkit的版本...
sudo sh ./cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=/opt/cuda-11.7 这里的参数解释如下: `--silent`:静默安装,不显示交互式界面。 `--toolkit`:指定安装 CUDA 工具包。 `--toolkitpath`:指定 CUDA 工具包的安装路径。
在Linux-Centos7系统下,可以通过以下步骤安装Anaconda,并使用conda创建虚拟环境、安装cuda和cudnn: 下载Anaconda安装包在Anaconda官方网站上下载适用于Linux-Centos7系统的安装包,通常为.sh格式。 安装Anaconda打开终端,使用root用户或具有sudo权限的用户执行以下命令: chmod +x Anaconda.sh ./Anaconda.sh 按照提示完成安装...
首先,您需要创建一个新的conda环境。在终端中运行以下命令: conda create -n myenv python=3.7 这将创建一个名为“myenv”的新conda环境,并指定Python版本为3.7。接下来,激活新创建的环境。在Windows上,运行以下命令: activate myenv 在Linux和macOS上,运行以下命令: conda activate myenv 激活环境后,您需要安装...
./Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh 注意: 如果不希望启动命令行终端自动打开conda base,记得不要在安装时设置base环境自动激活 如果不慎设置了自动激活base 可以输入以下指令 conda config --setauto_activate_basefalse 检查安装是否完成 conda --version ...
conda -V 3、tensorflow1.15安装 我是采用conda创建虚拟环境,然后进行tensorflow环境搭建。 首先创建虚拟环境: conda create --name tf1.15python=3.6 激活虚拟环境: conda activate tf1.15 然后安装: pip install --default-time=300 tensorflow-gpu==1.15.0 keras==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn...
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。把前两个库的对应版...