ubuntu18.04下安装pytorch-gpu版 前面 之前介绍过TensorFlow-gpu版本的安装过程。现在再说说pytorch的安装过程。 1.安装Ubuntu后,先安装nvida显卡驱动。 2.安装anaconda。 3.安装cuda。 4.安装cudnn 5.安装pytorch-gpu 前面5个步骤 参考 TensorFlow的安装过程中。 现在主要介绍下pytorch-gpu的安装。 5、安装pytorch-gp...
前言:上周配的新电脑,系统是ubuntu20.04,显卡2080ti,默认python3.8,conda装好了。周五在网上找了几个方法装cuda一直没装好(nvcc -V可以看到安装的cuda版本号,但是tensorflow-GPU无法调用gpu加速,cuda自带的例子也运行失败,遂重装)。 今日尝试安装cuda (1):失败 直接在环境下执行: conda install tensorflow-gpu=2.2...
tensorflow_version,"\tGPU available:", gpu_available)#以下一行代码适合没有“布置GPU环境的”,纯CPU版本的#print("tensorflow version:", tensorflow_version)a = tf.constant([1.0,2.0], name="a")
ubuntu20.04下安装cuda11,cudn以及tensorflow2-GPU版本 前⾔：上周配的新电脑，系统是ubuntu20.04，显卡2080ti，默认python3.8，conda装好了。周五在⽹上找了⼏个⽅法装cuda⼀直没装好（nvcc -V可以看到安装的cuda版本号，但是tensorflow-GPU⽆法调⽤gpu加速，cuda⾃带的例⼦也运⾏失败，遂...
记录一下,其实如上版本 GPU版本Tensorflow2.0+CUDA10+CUDNN+WIN10+Python3.7也安装成功了。但是用tensorflow2.0学习的时候,发现好多代码不能用了。tensorflow2.0和tensorflow1.0差别蛮大的。所以我重新安装了tensorflow1.15。 时间是2020年4月20号左右安装的
8.tensorflow GPU版本下载 网上有教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37086409 conda create -n tensorflow pip python=3.6 activate tensorflow pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu ==x.x.x 1. 2. 3. 4. 这里是版本号不对应,tensorflow与cuda和cudnn版本号一定要对应上 ...
由于tensorflow2官网已经不支持cuda11以上的版本了,配置cuda和tensorflow可以通过以下步骤配置实现。 2 步骤 (1)创建conda环境并安装cuda和cudnn,以及安装tensorflow2.10 condacreate -n tf39 python=3.9.* numpy=1.20condaactivate tf39condainstall -c conda-forge cudatoolkit=11.8.*pipinstall nvidia-cudnn-cu11pip...
这样你的WSL就⽀持GPU训练了,你现在可以通过Nvidia Docker 或Tensorflow/PyTorch完成你的⼈⼯智能应⽤。 4、 安装cuDNN 对应cuda 11.4 别忘记安装cuDNN 对应cuda 11.4 请下载cuDNN 8.2.x对应的Ubuntu 20.04 Runtime deb版本(下载地址https://developer.nvidia .com/rdp/cudnn-archive) 。
cuda 11 cuddn 8.0 百度网盘下载链接。目前是最新的 pytorch跟tensorflow 对应的包还没有出来,但是兼容以前的包的。备注,这个是window的 cuda cuda11 cuddn2020-07-20 上传大小:120B 所需:25积分/C币 cuda_8.0驱动 这是百度云的链接,cuda_8.0驱动,适合GPU加速。具体安装过程,可以参考我的链接。如果没有积分,...
如果之前安装了TensorFlow的CPU版本可使用命令pip uninstall tensorflow进行卸载。 打开命令提示符,使用命令pip install tensorflow-gpu进行安装。 在Anaconda Prompt输入:pip install tensorflow-gpu 系统会自动选择较好的版本进行安装 5.测试 在TensorFlow环境里打开Python: ...