输入anaconda-V之后会输出anaconda Command line client 创建环境 conda create -n tf2 python=3.6 创建一个环境,用来安装tensorflow2.1以及相关的python packages. tf2的配置目录是在anaconda3-envs,运行source activate tf2激活环境 conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6 conda installtensorflow-gpu==2.1 pip inst...
51CTO博客已为您找到关于ubuntu安装tf gpu的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及ubuntu安装tf gpu问答内容。更多ubuntu安装tf gpu相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
解压后将三个文件夹和一个txt文件全部放在"cudnn"(自己创建)这个文件夹下复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0路径下 cudnn相当于CUDA的一个补丁,至此cudnn配置搞定 4.配置环境变量 在系统Path环境变量中配置以上四个环境变量,缺一不可,从CUDA的安装路径中找到对应的位置复制地址粘贴进...
安装和卸载python包:conda install numpy # conda uninstall numpy 查看已安装python列表:conda list -n env_name 知道这些指令就可以开始使用conda新建一个环境安装TF2.0了。 1.1 TF2.0 CPU版本安装 TF CPU安装比较简单,因为不需要配置GPU,所以windows ubuntu macOS安装方式都类似,缺点就是运行速度慢,但是用于日常学习...
1.1.2 安装GPU版本支持,拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的,只需要安装cudatoolkit与 cudnn包就可以了,要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本,注意一点,如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7 ...
tf安装 首先打开 anaconda prompt 新建环境 conda create -n tf-gpu python=3.8 y 激活创建的环境 conda activate tf-gpu 选择最终的cuda和cudnn搭配组合 conda install cudatoolkit=10.1.243conda install cudnn=7.6.5pip install tensorflow-gpu==2.2.0...
1.1.2 安装GPU版本支持,拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的,只需要安装cudatoolkit 与 cudnn包就可以了,要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本,注意一点,如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn
1.1.2 安装GPU版本支持,拥有Nvidia的GPU的windows一般都有默认驱动的,只需要安装cudatoolkit 与 cudnn包就可以了,要注意一点需要安装cudatoolkit 10.0 版本,注意一点,如果系统的cudatoolkit小于10.0需要更新一下至10.0 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn
1.1.3 测试TF2.0 GPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2G python运行) 如果没有问题的话输出结果如下:可以看到tf 版本为2.0.0 因为是gpu版本,所以gpu 为True,这表示GPU版本安装完成了。 1.2 最后我们测试一个使用TF2.0版本方式写的线性拟合代码
最近,我决定开始探索深度学习,选择了最新的TensorFlow 2.6和Python 3.9。由于是新手,我遇到了不少坑,但也想挑战一下GPU版本。以下是我的一些心得和经验。 第一步:检查硬件和软件要求 🛠️ 首先,确保你的显卡驱动版本至少是310以上,并且支持CUDA。这是使用GPU版本的必要条件。 安装Anaconda和TensorFlow 📦 ...