pip install--ignore-installed--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl (5)确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加:conda info --envs ,从下图可以看到,环境已经添加上了。 (7)如果退出当前的环境,可以用下面的命令: source deactivat...
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anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/binecho'export PATH="/home/lqs/anaconda3/bin:$PATH"'>> ~/.bashrc# 更新bashrc以立即生效source~/.bashrc#查看conda版本conda -...
1、去 cuda 官网https://developer.nvidia.com/...按照显卡型号和所需 cuda 版本下载安装包,注意第一次使用需要注册用户才能下载。官网推荐是直接用 wget 下然后再运行: $ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run $ sudo sh cud...
创建新环境:使用conda创建一个新的Python环境,专门用于深度学习。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.8 conda activate tensorflow-gpu 安装CUDA和cuDNN:TensorFlow的GPU版本依赖于CUDA和cuDNN。可以通过conda直接安装。 conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 -c pytorch 注意:选择与你TensorFlow版本兼容的...
Logfileis/tmp/cuda_install_16506.log 很快装完,但是没有报error 不要怀疑,就是安装好了 添加CUDA到环境变量 这一步骤的目的我还不够了解,因为网上的教程多手动配置环境变量,本人一开始没有配置环境变量 但在终端中输入 $env#翻找返回中,有以下部分PATH=/home/pyp/anaconda3/bin:/home/pyp/anaconda3/condabi...
输出为2+3=5,测试成功,tensorflow可用 参考 [1] Ubuntu16.04下conda创建虚拟环境 [2] ubuntu利用conda创建虚拟环境,并安装cuda,cudnn,pytorch [3] Ubuntu16.04下使用conda搭建虚拟环境 [4] 白嫖百度GPU-TeslaV100笔记(在 AI Studio 上使用 tensorflow 和 pytorch 的方法)-亲测可用 ...
在Ubuntu虚拟环境下安装TensorFlow 1.11、CUDA 9.0和cuDNN 7.4需要一系列步骤。以下是详细的指南: 1. 设置Ubuntu虚拟环境 首先,确保你的Ubuntu系统已经安装并更新到最新版本。然后,你可以使用virtualenv或conda来创建一个虚拟环境。这里以virtualenv为例: bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3-pi...
一. 安装NVIDIA驱动 1. 首先,查看NVIDIA驱动是否已安装 2.安装NVIDIA驱动 二.安装cuda 1. 查看NVIDIA版本对应的cuda版本 2. 选择CUDA版本(上限原则) 3. 安装cuda 4. 安装cndnn 三.安装tensorflow、pytorch深度学习框架 1. 安装tensorflow-gpu 2. 安装pytorch ...
在Ubuntu18.04下搭建CUDA、cuDNN、Anaconda、tensorflow1.15、Pycharm、ros、Clash环境 1、CUDA搭建 ①查看你需要安装的CUDA与显卡对应的版本,CUDnn对应CUDA的版本,如果你是需要安装tensorflow1.15还需对照CUDA、python的适应性版本,因为CUDA版本太高就安装不了tf1.x版本。