3)、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windows 11 版本中一般是12.0版本,键盘上同时按win+r,输入cmd,打开命令窗口,在命令窗口输入: nvidia-smi (二) 、Anaconda的安装 安装tensorflow提前安装好Anaconda。这里我也不重点介绍了,我之前也重点详细地写过相关文章: Anaconda安装-超详细版(2023) Anaconda安装...
所以,感觉anaconda挨个卸载tensorflow相关包太麻烦,直接删除环境重新创建一个新的环境,再按照本文顺序下载安装相应版本的CUDA,cuDNN,tensorflow-gpu,配置环境。 重点:CUDA,cuDNN,tensorflow-gpu 三者一定要版本对应!!! CUDA安装 查tensorflow-gpu和CUDA、cuDNN版本对应表可知,tensorflow-gpu支持的CUDA版本为11.2,但是本人是...
首先要选择好要安装的版本,打开https://tensorflow.google.cn/install/source_windows拉到最下面,可以看到gpu版本兼容信息: 可以看到,CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1时,支持的tensorflow_gpu 版本为 2.6.0和2.5.0,这里我们下载v2.6.0,然后 python版本用3.8。 安装的具体操作为,打开CMD 终端,输入下述指令: (1)创...
接下来,安装Anaconda3,并创建一个新的Python虚拟环境。 最后,在Anaconda3环境中安装PyTorch或TensorFlow的GPU版本。 2、WIN11环境搭建 安装显卡驱动 安装显卡驱动的步骤比较简单,我们就略过了,我们直接查看显卡驱动信息,来确定安装的CUDA版本,CUDA版本不能超过当前显卡支持的范围。 cmd 命令输入 :nvidia-smi(如果不存在,...
Tensorflow-gpu保姆级安装教程(Win11, Anaconda3,Python3.9)。 惊觉,一个优质的创作社区和技术社区,在这里,用户每天都可以在这里找到技术世界的头条内容。讨论编程、设计、硬件、游戏等令人激动的话题。本网站取自:横钗整鬓,倚醉唱清词,房户静,酒杯深。帘幕明残照
RTX4060+win11+Anaconda3,使用python3.10配置完成。 【补充建议:使用虚拟环境进行版本管理,我用anaconda创建了一个名为tf2,python=3.10的虚拟环境】 配置完成后,Tensorflow与cuda版本为: Tensorflow2.10.0+cuda11.8+cudnn8.7 【准备工作】 1、先去找个人电脑的基础配置,在cmd终端输入“nvidia-smi”查看GPU配置 ...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp 最后进行cuDNN验证 进入这个位置:选中地址,输入cmd覆盖掉原有路径并回车进入终端 分别键入: bandwidthTest.exe deviceQuery.exe 配置成功 利用pycharm平台和anaconda安装tensorflow及其他python包: ...
写在前面:查了很多资料,第一步应该先检查你的硬件是否符合条件,具体的可以查一查其他资料,视频上参考了B站up主“人工智能课程”的《TensorFlow超极简安装——环境配置》。 官网测试的配置:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\libnvvp 最后进行cuDNN验证 进入这个位置:选中地址,输入cmd覆盖掉原有路径并回车进入终端 分别键入: bandwidthTest.exe deviceQuery.exe 配置成功 利用pycharm平台和anaconda安装tensorflow及其他python包: ...
Anaconda搭建深度学习环境py 3.7:tensorflow-gpu2.3.0、pytorch1.12.1_gpu版本;(使用conda下载cuda和cudnn);配置环境经验总结_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/128841527?spm=1001.2014.3001.5502(一次环境配置过程记录,包括遇到的各种坑,仅供参考) ...