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)...
PyTorch 接着去 PyTorch 官网(https://pytorch.org/)看一下 PyTorch 的 CUDA 对照表,首先是最新版本的 CUDA 对照表。 我们可以发现最新版本(1.10 版本)的 CUDA 版本只支持 10.2 和 11.3,而上面的 TensorFlow 对照表没有看到有哪个版本有支持这两个版本的 CUDA,我们换到长期支持(LTS)的版本(1.8.2 版本),如图...
tensorflow-gpu 2.5.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.3condainstallcudnn=8.2.1pipinstalltensorflow-gpu==2.5.0 tensorflow-gpu 2.6.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.4condainstallcudnn=8.2...
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow 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...
1 torchvision torchaudio -c pytorch -c conda-forge 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...
在使用conda搭建PyTorch和TensorFlow的GPU运行环境之前,请确保您的Linux系统已经安装了NVIDIA显卡和CUDA工具包。下面我们将按照步骤逐步介绍如何安装conda和相关的深度学习框架。第一步:安装Anaconda或Miniconda首先,您需要从Anaconda官网或Miniconda官网下载并安装Anaconda或Miniconda。在安装过程中,请选择与您的Linux系统位数相匹...
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
安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候,一定先要注意版本的对应,不然很容易出错,在看的时候,建议先看完整篇文章再上手。 30系列的显卡只支持11.X的cuda,所以我这里安装11.X系列的cuda对应的tensorflow,如下图所示: 零、Anaconda下载安装(个人推荐下载安装Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe) ...
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...
如果大家的输出true;即可以使用GPU版本的tensorflow 3、安装CPU版本的pytorch:参考链接 https://www.bilibili.com/video/BV1FN411o7Ep?spm_id_from=333.999.0.0 创建并激活虚拟环境 打开cmd,首先创建虚拟环境,分别输入下面两条命令,完成虚拟环境的创建和激活 conda create -n peter-PY python==3.7.3 conda activa...