tensroflow-gpu 1.15(update 需要python3.5-3.6,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=10.0condainstallcudnn=7.3.1pipinstalltensorflow-gpu==1.15 tensorflow-gpu 2.4.1(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): conda installcudatoolkit=10.1.243 conda installcudnn=7.6.5...
注:我用的是cmd管理员安装,在安装tensorflow的时候有错误或者很长时间没有往下进行可以按下enter键,这样安装是可以在windows环境下Anaconda和Pycharm都可以使用。 初学者,上述安装的是CPU版,tensorflow GPU比CPU版本运行速度要快,但是安装比较麻烦,网上还有很多Anaconda环境下得安装教程,是在Anaconda环境下搭建的GPU版,有...
TensorFlow-GPU 2.3.0和PyTorch 1.12.1 GPU版本的兼容性如何? 前言: 本文使用conda下载cuda和cudnn,直接安装到虚拟环境,免去配置环境变量等操作且节省C盘空间。若想单独下载CUDA Toolkit及cudnn,可参照该文章: 【2022超详细版】Win10安装cuda(10.1、11.7)+cuDNN(7.6.5、8.5.0)+tensorflow(gpu版)+pytorch(gpu版)...
conda install cudnn=7.6.5 -c pytorch选择适合您的GPU版本的cuDNN版本进行安装。步骤3:安装Tensorflow-gpu在conda环境中安装Tensorflow-gpu。输入以下命令:conda install tensorflow-gpu这将自动为您安装Tensorflow-gpu,并配置CUDA和cuDNN。步骤4:安装KerasKeras是Tensorflow的高级API,可以通过以下命令进行安装:conda insta...
看到标题,可能很多人会不太可能实现,因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对GPU版本的 CUDA 版本的要求不一样,即使使用Python虚拟环境也是不可能把不同版本的 CUDA 做隔离,因为 CUDA 和 Python 虚拟环境没有一点关系!即使如此,我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上,只不过不能安装两个框架的最新...
安装GPU版本的深度学习框架如PyTorch和TensorFlow时，需要考虑与CUDA和cuDNN的兼容性。首先，为了保护现有环境，建议创建一个新的conda环境，使用conda安装PyTorch的旧版本，如官方推荐的方法。对于TensorFlow的GPU版本，同样先确保安装了相应的cuDNN版本。在安装时，根据conda搜索到的可用版本，例如cuDNN 11.3...
安装tensorflow pipinstalltensorflow-gpu==2.3.0 测试tensorflow可用性 python环境下输入命令 importtensorflowastfprint(tf.config.list_physical_devices('GPU')) 安装Pytorch 用命令行创建虚拟环境 condacreate-n torch python==3.7.3conda activate torch
conda install tensorflow-gpu=2.3.0 在上述命令中,我们创建了一个名为“myenv”的新conda环境,并指定使用Python 3.7。然后,我们激活了该环境,并使用conda install命令安装了所需的库。注意,我们通过指定-c pytorch和-c conda-forge来确保从正确的渠道获取PyTorch和Tensorflow的版本。接下来,我们需要配置CUDA和cuDNN...
小白快速安装GPU版本的tensorflow和pytorch 最近一直在网上帮别人安装tensorflow和pytorch,其中有很多小白,对这方面的内容感到很困惑,所以我把我的安装过程写在这里,帮助大家去安装这些深度学习的框架。 说明 这里是我个人的安装经验,大佬请无视我这篇文章。大家在安装之前请先检查自己的电脑硬件,如果有英伟达的显卡基本都...
0、官方pytorch版本 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/ 一、安装conda 二、安装CUDA 1、查看显卡型号: