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...
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...
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,...
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaco...
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 ...
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) ...
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
4. Keras的安装 进入cmd,输入 pip install keras 1. 发现爆红,心塞。 StackOverflow一波之后,发现此问题通常出现于安装了TensorFlow之后。 解决方法: 从https://github.com/html5lib/html5lib-python/tree/master/html5lib中下载所有文件,覆盖掉本机Anaconda\Lib\site-packages\html5lib下的所有文件。再次pip,成...
使用nvcc -V命令验证CUDA安装。接着，使用Anaconda3工具安装Python包，推荐使用其界面形式，以便轻松安装依赖包如numpy和matplotlib。PyTorch安装时，选择CUDA 12.1版本，使用conda命令行安装。创建虚拟环境，并激活以确保PyTorch安装到特定环境中。完成安装后，使用命令检查CUDA是否成功配置。对于TensorFlow，从2....
安装CUDA和cuDNN的具体步骤包括下载、安装、配置环境变量，以及通过命令提示符验证安装成功。然后使用pycharm和anaconda平台来安装tensorflow和相关Python库，确保Python解释器设置正确。最后，在pycharm中打开训练文件，设置Python解释器为anaconda环境，确保所有依赖库已安装，配置完成，可以开始深度学习项目了。