① 自定义环境可执行conda install cudnn cudatoolkit=10.1，版本可按照所需库对应关系设定，安装完可从对应conda环境的lib中看到库文件 ② 使用系统默认环境（非conda...自定义conda环境的cuda需正确安装，可使用conda install cudnn cudatoolkit=10.1命令安装后，用pip install onnxruntime-gpu==1.2命令安装...平台提供的Cuda 10.1为什么tf2.1 2.2 2.3无法使用gpu， 只有tf2.0可以？...cuda 10.0 cudnn7.6 tf2.0，所以只有2.0能用gpu，自定义虚拟环境时需要在conda环境下重新安装对应的cuda cudnn tf版本 具体版本关系可查看tf官网https...://tensorflow.google.cn/install/source 使用的默认环境，pytorch 可以正常训练模型，安装环境时出现错误OSError: CUDA_HOME environment
2.卸载tensorflow2.0 (1)首先，需进入tensorflow环境然后才能卸载： 在Anaconda prompt里输入： activate tensorflow (2)卸载2.0(因为...python版本是3.0以上所以是pip3)： pip3 uninstall tensorflow (3)卸载成功 3.安装tensorflow1.0版本 因为自己安装的python版本是3.8.5，...而想要安装的tensorflow1.14.0需要是3.6或者3.7版本的，所以需要创一个3.6的环境，安装到创建的环境里面。...（1）在Anaconda prompt里创建python3.6环境并激活： conda create -n py36 python=3.6 然后激活这个环境： conda activate py36...（2）再安装tensorflow1.14.0 conda install tensorflow-gpu==1.14.0 (3)检查是否安装成功： conda list 4.在pycharm里选择库时选这个环境的
注意不要在平台提供的conda环境上进行安装，因为其位于/opt/conda/envs目录下，当Notebook实例重启时环境会丢失。具体操作步骤如下： 2....创建环境 2.1安装路径 建议将环境依赖安装于/home/tione/notebook/envs目录下，官方提供的demo环境目录为: /home/tione/notebook/envs/wbdc2021...这个就是我们刚新建的conda环境。...提示 4.1 大家在创建完环境之后用pip安装之前，最好先which pip 看看安装的是哪一个pip。...只有pip路径是创建的conda环境才能安装到这个路径下，否则可能会安装到系统默认路径下，这样重启的时候就没有了。
TensorFlow 只有在会话创建以及run方法被调用了以后才会真正运行计算任务。 为进一步激起你的兴趣， 我们建议你看看一个经典的机器学习问题在TensorFlow看起来是什么样子的。...在 Virtualenv 下的安装步骤如下： 安装 pip 和 Virtualenv. 创建一个 Virtualenv 环境....激活 Virtualenv 环境并安装 TensorFlow 安装结束后你需要在每次使用 TensorFlow 时激活 Virtualenv 环境 安装 pip 和 Virtualenv: # Ubuntu...创建一个 conda 环境 激活 conda 环境并安装 TensorFlow 到其环境中 安装完毕后需要在每次想用 TensorFlow 时激活 conda 环境 也可以现在 ipython 和其他包到...创建一个 conda 环境，名为 tensorflow: # Python 2.7 $ conda create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.4 $ conda
在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3. 管理环境。为什么需要管理环境呢？...比如你在A项目中用到了Python2，而新的项目要求使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。这时候conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。...接着我们开始创建一个python3.6的环境,因为如果你安装的是最新的anaconda,它默认环境为py3.7,并且在不久之前,tensorflow已经开始支持py3.6,所以我们创建一个py3.6环境...进入py3.6的环境中后,我们就可以进行安装了(此处我们安装的是CPU版本的tensorflow): ```html pip install --upgrade --ignore-installed...~ # Anaconda3安装keras 其实keras是可以与tensorflow在共同环境下使用的,所以我们可以直接将keras安装在我们的tensorflow环境中。
为什么pip安装的机器学习库对GPU支持不好 对于主流机器学习库，比如TensorFlow、PyTorch、LightGBM等，主要都是使用C/C++编写的。...提供了环境隔离，可以使用conda命令创建多个环境，每个环境里安装Python、R等环境，某个特定的环境内包含了独立的Python解释器，不同环境之间互不影响。...多环境管理 可以创建多个环境，环境内包含Python解释器 本身不支持，需要依赖其他工具 依赖检查 严格的依赖检查 依赖检查不严格 conda和pip的区别 可以看到，目前没有一个完美的Python...因此，我们可能需要将conda和pip结合起来，并且要善于创建不同的环境，每个环境处理某些具体的计算任务，以免环境里的各类包越来越臃肿，造成依赖冲突。...使用conda创建一个名为tf_gpu的虚拟环境，安装GPU版本的TensorFlow： conda create --name tf_gpu tensorflow-gpu 安装过程中显示除了TensorFlow
在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3）管理环境 为什么需要管理环境呢？...首先在 C:\Users\×××目录中创建名为pip的文件夹（×××为用户名），然后在里面创建名为 pip.ini 的文件，最后在该文件中添加以下内容，保存即可。...创建虚拟环境 同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.8的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令： conda create -n tensorflow...环境，命令为：deactivate 虚拟环境名 安装cpu版本的TensorFlow 用pip命令安装。...注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如果需要 请搜索其他博文。 注意：一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装！
选择 Anaconda，你可以使用 conda 创建一个虚拟环境，我们建议使用 pip install 命令而不是 coda install 命令安装 TensorFlow。...例如，你要在 Mac OS X 上安装 Python 2.7 对应的 Tensorflow 版本，在虚拟环境中安装 Tensorflow 就执行下面的命令： $ pip3 install --upgrade...pip3 -V # for Python 3.n 我们强烈建议使用 pip 或者 pip3 为 8.1 或者更新的版本安装 TensorFlow，如果没有安装，执行以下任一命令安装或更新： $ sudo...执行以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境： $ conda create -n tensorflow 3....Protobuf 还支持包含基于快速 C++ 的原语解析的 Python 包的二进制扩展，此扩展在标准的仅 Python 专用 pip 包中不可用，我们为 protobuf 创建了一个包含二进制扩展名的自定义二进制
在这个虚拟环境下，我们就可以安装针对Python 3.6的最新版Tensorflow了。 pip install tensorflow 好了，1.3.0版本tensorflow安装成功。...下面我们就呼叫Jupyter Notebook，来编码吧！ jupyter notebook 咦？为什么创建新笔记本的选项中，只有默认的Python 2和后来安装过的R？ ?...原来为了让Jupyter Notebook支持虚拟运行环境，需要在Anaconda里安装一个插件。...这下我们就能看到差别了——除了最新安装设定的tfpy3外，之前用Anaconda设置过的其他虚拟环境也都可以在此选择使用。太棒了！ 我们选择刚刚创建的tfpy3环境。...讨论 你在使用Python的过程中，遇到过切换版本的问题吗？你是怎么解决的？有没有更为便捷的方法？你更喜欢Python 2还是3？为什么？欢迎留言，分享给大家，我们一起交流讨论。
这个版本的TensorFlow安装非常简单（安装仅需一个命令，5到10分钟），所以即使系统中有满足要求的NVIDIA® GPU官方还是建议在学习阶段安装这个版本。...使用本地安装，用户可以在系统中任何位置运行TensorFlow。 在Anaconda模式下，需要使用conda创建一个虚拟环境。...官方优先推荐使用 pip install 命令来安装TensorFlow，其次再考虑anaconda的 conda install 命令。...conda包是第三方社区提供的（非TensorFlow官方），TensorFlow团队从始至终都不会去测试在conda中运行的情况，在使用时需考虑这个风险。...调用以下命令来创建一个名为tensorflow的conda环境： C:> conda create -n tensorflow 键入以下命令来启用conda环境： C:> activate
目录 前言 第一步：安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步：安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu...1.创建conda环境 通过调用下列命令，创建一个名为“tensorflow”的conda环境： conda create -n tensorflow pip python=3.5 ?...2.激活环境 通过以下命令激活conda环境： activate tensorflow ? 这样就进入了刚创建的“tensorflow”环境。...注意：务必注意一点，在安装完tensroflow后，由于我们是新创建的conda环境，该环境中基本上是空的，有很多包和IDE并没有安装进来，例如“Ipython”，“spyder”此时如果我们在该环境下打开...这也就是为什么有很多人在安装好tensorflow后仍然在IDE里无法正常使用的原因了。
一、环境配置版本信息： 安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败，...环境： （1）基于python3.6创建一个名为py36的环境 conda create -n py36 python=3.6.12 （2）激活环境： conda activate py36 3、安装tensorflow-gpu...2.2.0: pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4、安装CUDA 10.1：...、安装cuDNN 7.6.5： conda install cudnn=7.6.5 6、测试是否安装成功： import tensorflow as tf # 检查tensorflow是否得到CUDA支持...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。
博主要说明的是红框1中的内容，这里是将anaconda添加到系统的环境变量中，博主在第一次安装的过程中没有选择这一项，结果在windows的命令行下直接敲上conda --version显示不是内部命令...的顶层目录，如果我们卸载了anaconda，然后安装anaconda在其他盘的时候，我们只需要修改PYTHON_HOME即可，而不需要在Path环境变量中进行修改，这样就比较方便。...比如tensorflow，可以使用conda或者pip命令：pip install tensorflow或者conda install tensorflow pytorch的安装 2020.10.11。...因此要在pytorch官网的 Get Started中选择合适的版本。博主就是因为版本不对，结果重装了一次。 如上图所示cudatoolkit的版本为10.2。...windows更换pip国内源 在 C:\Users\用户名 目录下创建pip文件夹 在pip文件夹下创建一个txt文件，更名为pip.ini 在pip.ini中添加如下内容 [global] index-url
： 通过virtualenv创建虚拟环境，并在此环境下安装TensorFlow 在Pycharm下配置解释器，在Pycharm下运行训练代码 Virtualenv + Tensorflow TensorFlow...# 进入虚拟环境 easy_install -U pip # 如果已经有pip工具本步可省略 pip install --upgrade tensorflow # pip安装tensorflow...deactivate # 退出虚拟环境 Pycharm配置 Python的脚本代码需要在解释器下执行，那么，我们需要执行的步骤如下： Pycharm -> Preference -> Project:...比如，我用Virtualenv在~/创建的名为tensorflow的虚拟环境，Anaconda下是/Applications/anaconda/envs/python27,一样的选择方式：都是去找到bin...conda env list 列出Anaconda安装的虚拟环境。
这里创建Python版本为3.7.4的虚拟环境 conda create --name tf2 python=3.7.4 在创建的过程中会询问是否安装必要的包，如下图所示。 ?...输入y，按Enter键，会安装这些包。如果成功创建了tf2虚拟环境，那么会输出如下图的信息。 ? 注意，在创建虚拟环境的过程中，会通过Internet下载相关的库，可能在国内有些慢。...安装不支持GPU的TensorFlow版本 pip install tensorflow 安装支持GPU的TensorFlow版本 pip install tensorflow-gpu...安装和移除TensorFlow1.x 按前面的方法创建一个名为tf1的虚拟环境，然后使用conda activate tf1切换到该虚拟环境。...创建完虚拟环境，点击OK按钮关闭Settings对话框，这是PyCharm会对新的虚拟环境重新建立索引，那么为什么要建立索引呢？这是因为PyCharm是支持支持编辑器的。
刚好为3.0，满足GPU计算的最低要求，热泪盈眶啊，这可是我们实验室最好电脑啊！...第三步：安装cuDNN 这里我不知道为什么要安装，在参考文章中有说要安装，那就根据别人成功的例子来，少踩坑。...的scripts下：cd E:\Anaconda3\Scripts，用conda create —name tensorflow python=3.5 创建环境，可在env下查看参加的tensorflow...: false 依次执行下面的代码： activate tensorflow conda install jupyter conda install scipy pip install tensorflow...，再次pip install tensorflow 却显示已经存在，可以用 pip uninstall tensorflow 卸载，重新pip install tensorflow 来安装。
以下是自己在收集资料的过程中看到一篇很好的安装教程，分享一下。 声明： python版本和tensorflow版本之间有对应关系。如果搞不好，会出现各种问题。...就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。 这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。...，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。...（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境： activate tensorflow 注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate...注意：一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装！！！！ 这样tensorflow cpu版本就安装好了。
，要把default删除否则创建环境时有错误显示找不到路径（我也不知道为什么）文件内容如下： 若未成功生成该配置文件，也可手动创建、添加上面内容保存即可。...的安装与卸载 1.创建一个tensorflow环境 创建一个环境用于安装tensorflow，环境名可以自己命名，选择python的版本。...查看tensorflow包信息及依赖关系 conda info tensorflow 5.安装tensorflow 在自己创建的环境下安装tensorflow pip install tensorflow...或 pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 安装tensorflow时，因为下载比较慢，我们选用清华镜像的包命令，这是一个临时路径，也可以指定安装的版本号...__path__ 8.退出tensorflow环境 deactivate 三、 conda命令：环境的创建与删除 Conda命令 1.查看自己配置的环境 conda env list 2.配置一个新的环境
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