Nvidia: nvidia.cn驱动: https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/CUDA Toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecuDNN: https://developer.nvidia.com/cudnn-archivePytorch: pytorch.orgTensorflow, 视频播放量 508、弹幕量 5、点赞数 8、投硬币枚数 4、
找到8.1,我选的是8.1.1,点击下载 cuDNN Library for windows。 下载之后解压出来如下图,包含bin/include/lib 三个文件夹: 需要把这3个文件夹的内容复制到CUDA安装目录下的对应目录里。我的安装目录是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 5. 使用pip安装tensorflow-gpu。Anaconda环境也是用...
# 引用自:https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native# 5. GPU setup# You can skip this section if you only run TensorFlow on CPU.# First install NVIDIA GPU driver if you have not.# Then install the CUDA, cuDNN with conda.conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.2cudnn=8.1...
1conda activate env_name#激活到虚拟环境2pip install ipykernel#安装ipykernel,不建议使用conda安装3python -m ipykernel install --user --name=kernel_name#=虚拟环境名称 然后使用如下例程验证是否可以用tensorflow识别到GPU: 1importtensorflow as tf2print(tf.__version__)#查看tensorflow版本3print(tf.confi...
cudnn(构筑在cuda之上的深度学习相关的工具库,使GPU进行深度神经网络的工作) pytorch/tensorflow(python深度学习相关的工具库) 二、安装前的准备 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN。CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度...
1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第三步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第四步:测试 前言 很久以前就在自己的电脑上把CPU版本的tensorflow配置好了,最近搞了一个笔记本,上面配置着GTX1650显卡,正好要使用tens...
小提示:可以利用迅雷进行下载cudnn 7.6.5 zip下载下来是一个压缩包,解压之后有3个文件夹 将这三个文件夹,直接复制到 cuda 安装目录下, C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 完成CUDA+CUDNN 的环境安装 5.TensorFlow 测试 创建conda 环境 ...
检测是否安装成功:cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 3.安装Anaconda 到这里下载对应的版本 https://repo.continuum.io/archive/ 下载好了之后打开终端执行下面操作 sudobash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh#除了最后一个输入no(Microsoft VSCode)其它的一路默认或者输入yes# 将...
安装anaconda tensorflow gpu 配置 step1:检查自己的设备是否支持 gpu,确认要安装的各个包 step2:确认安装包的版本 step3:安装 cuda step4:安装 cudnn step5:测试是否能够用 gpu 运行程序 其他问题本文将介绍如何在 vscode 配置remote ssh 连接远程服务器,并在远程服务器安装 anaconda。