1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...后面安装的步骤里我也会介绍一些常用的conda指令。...：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。...后记 回复两个评论区问的较为多的问题： 新建tf环境了之后在安装，是必须的嘛？我几次都是直接在root里安装了 回复： 不新建环境直接安装时使用的是默认的环境安装。
Contents 1 一，TensorFlow版本与CUDA、cuDNN版本搭配 2 二，安装环境准备 3 三，使用Anaconda3安装TensorFlow1.9-gpu 4 四，验证是否安装成功 5...在安装TensorFlow时，必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配，否则有可能安装失败。...TensorFlow1.9版本需要安装VisualC++ Redistributable for Visual Studio 2017，我这里已经安装了VS2017,所以就不需要安装了。...conda环境中安装 TensorFlow-GPU版。...pip install numpy==1.13.0 就是说，这个问题是由于numpy1.15版本引入的警告信息，没有影响，在新版本更新之前，有效的方法是降级到numpy 1.13.0，试着安装numpy1.13.0
，输入命令： conda activate TF_test # 激活TF_test虚拟环境 确保箭头2是我们想要的名字，即表示激活，此处有问题：如果我们不激活刚才创建的环境，或者说为啥要激活刚才的环境...，因为我们的项目就是要在刚才所想要的环境工作，必须激活才能进入使用，如果不激活，就会是基础环境，到那时基础环境里面并不是我们想要的Python版本，如此，以后想要使用不同的Python版本，几乎都是激活进入不同的虚拟环境中...下面就正式介绍Tensorflow-gpu版本的安装了： 为什么要安装Tensorflow-gpu版本而不是CPU版本呢，因为GPU版本我们可以使用显卡进行加速深度学习的训练而CPU版本就没有加速一说了...，当然CPU的版本安装也就变得简单多了，几乎一条命令就解决了，如下： pip install tensorflow==1.11.0 #目前1.10-12版本都比较稳定 但是我不建议这样做，因为GPU版本...: conda install tensorflow-gpu==1.13.0 如图，等待自动安装成功。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。 废话不多说现在正式开始教程。...1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...后记 回复两个评论区问的较为多的问题： 新建tf环境了之后在安装，是必须的嘛？我几次都是直接在root里安装了 回复： 不新建环境直接安装时使用的是默认的环境安装。...由于windows10默认cudatoolkit是9版本的，需要手动安装10版本。其实他们关系是向下包容，就是如果你装了10版本，那么9，8，7版本都可以用conda安装
clean -i 创建一个深度学习的环境（避免不同的包相互冲突，我目前设置了四个环境：geemap，绘图，地理库和深度学习） # 1.查看有哪些可安装的python版本 conda search.../cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 我的驱动版本是531.41，因此可以安装CUDA 12.1 cuDNN、TensorFlow 版本选择 官方参考链接...安装TensorFlow 最终我选择的环境（可以参考） python3.8.12 cuda_11.6.1_511.6 cudnn_8.3.2.44 tensorflow-gpu 2.7.0 keras...提示缺少ddl，把相应的ddl复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin 安装PyTorch 除了pytorch...，还有一个很好用的包是torchvision，用于图像相关的功能 torch和torchvision的版本对应如下表：（https://github.com/pytorch/vision实时更新） torch
GPU/python环境配置与验证。...退出环境 source deactivate conda deactivate （7）source activate py37 （8）安装tensorflow-gpu：pip..., tf.test.is_gpu_available()) a = tf.constant(2.0) b = tf.constant(4.0) print...安装： conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 conda install pytorch==1.4.0 torchvision...- default show_channel_urls: true # 安装pytorch和对应版本的cudatoolkit conda install pytorch=1.4.0 torchvision
由于实际业务需要，我选择是Tensorflow的平台。 Tensorflow的最大问题是Tensorflow 2.x与Tensorflow 1.x的兼容性问题。...Tensorflow 2.0不兼容Tensorflow 1.x版本的很多API，而Github上、甚至Tensorflow官方的很多模型仍然是采用Tensorflow 1.x实现的。...因此安装Tensorflow时，尽量安装Tensorflow 1.x版本，而如果是新开发的网络模型，尽量选择Tensorflow 1.13、Tensorflow 1.14版本，因为它们与Tensorflow...2.0版本更接近，以后的迁移成本更低。...#GPU版本的TensorFlow安装 conda install tensorflow-gpu==1.14 步骤四 退出当前Conda虚拟环境或者删除Conda虚拟环境 # 退出当前虚拟环境 conda
内容包括: Anaconda的安装与常用命令小总 Jupyter的安装与相关配置 CUDA与Cudnn的安装(GPU支持必备) 建立tf虚拟环境并安装tf2.0GPU版本 建立pytorch虚拟环境并安装...Jupyter的安装与相关配置 关于jupyter， 在安装了anaconda， 默认的root环境下会有jupyter notebook的，但是新创建了虚拟环境之后，我们还需要重新安装jupyter...建立tf虚拟环境并安装tf2.0GPU版本 这里主要是tf2.0GPU版本的安装， 有了上面的铺垫，这里会变得非常简单。...，会去找有没有这样的一个文件， 当然我这里tf2.0找的是10.0的这个，可能有的报错说找不到101.dll或者102.dll这种，这显然是cuda版本不匹配，要卸载掉当前的cuda， 重新安装对应版本的...此时，tf2.0的GPU版本安装成功。 6.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...） （一）win—配置tensorflow-GPU 直接查看这条链接即可：win-配置tf-GPU 本人用的conda和tensorflow-GPU版本下载：提取码：98ot 环境：win10+anaconda...3.8.1是我机器上的python版本，可结合自己安装的python版本灵活变换。...或者使用清华镜像源 在浏览pytorch安装帮助的相关帖子时有人说清华源停止镜像了，但是现在清华源已经恢复提供镜像了，所以还是可以用的。...中可查看，多了pytorch框架： （三）本文参考链接如下：（感谢各位大佬） WIN10下pytorch环境配置（安装了半天的血泪史） WIn10+Anaconda环境下安装PyTorch(避坑指南
Prompt”命令行，检查Anaconda是否安装成功及环境 //检查Anaconda是否成功安装 conda --version //检测目前安装了哪些环境 conda info --envs...第三步：检查当前环境可以安装哪些版本的Python，作者选择Python3.6版本 conda search --full-name python 由于作者电脑不支持GPU，所以这里只安装CPU版本...tensorflow2.0GPU版本的环境配置与安装教程 normalization [Tensorflow2.0] Tensorflow2.0的安装教程 - 牛andmore牛 第四步：创建环境...，用来安装tensorflow2.0以及相关的python packages conda create -n tf2 python=3.6 第五步：激活TensorFlow activate tf2...tensorflow-gpu #搜GPU版 conda install tensorflow=2.0.0 #安装CPU版 conda install tensorflow-gpu=2.0.0 #安装GPU
linux 服务器，卸载tensorflow CPU 安装PGU版 写在前面 之前用的和学习的都是pytorch框架，现在要运行一个keras的代码，得安装tensorflow和keras，按一个教程，...以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作，成功安装了tensorflow-gpu版本的。...我的CUDA版本是11.1，最高的CUDA版本这里显示是11.0，因此对我的服务器，可用的tensorflow-gpu版本就比较多，这里我选择了tensorflow_gpu-1.15.0 3....安装tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu==1.15.0 选择你可用的tensorflow-gpu版本，不要超过对应的cuda版本 我是要用keras...用conda install keras==2.3.1安装 可以用conda list查看这个环境里安装了哪些包 from tensorflow.python.client import
一定要勾选询问你是否要将 Conda 和 Python 加入到 PATH 的勾选框。 现在你可以通过以下命令检查 Conda 和 Python 是否安装成功。...如果安装成功，则会显示版本号；否则你可能需要再次正确安装 Mini-Conda 并将其加入到 PATH。...TensorFlow 2.0 还需要 CUDA 10 版本，而这又进一步要求驱动版本至少为 418.x。 PyTorch 需要的 CUDA 版本至少为 9.2，但也支持 10.1 和 10.2。...这既不会影响到全局系统的 CUDA 版本，同时也能满足 TensorFlow 和 PyTorch 的不同版本 CUDA 需求。这就是使用虚拟环境的最大好处，它能让不同的虚拟环境完全隔离开。...我的个人经验和替代方法 我一直使用这套配置完成一些轻量级的深度学习工作，反正这套本地硬件足够了。现在几周过去了，一切都还不错。但是，在此之前我还尝试过其它一些方法，也出现过一些严重问题。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。 废话不多说现在正式开始教程。...1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...（关于ubuntu与mac版本的安装可以仿照此方法，因为conda支持多平台，应该没什么问题，如果大家问题多的话，可以评论，我后面会会更新ubuntu安装教程） 1.0 conda环境准备 conda是很好用...后面安装的步骤里我也会介绍一些常用的conda指令。...：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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一，卸载CPU版本，如下图 之前我已经安装了anaconda，现在检查它的版本以及环境。...发现有tensorflow环境，但我需要tensorflow-gpu的环境，所以输入conda uninstall tensorflow卸载了， 如果发现卸不掉就anaconda页面中点enviroments...再次输入conda info –envs，结果如下图所示： 输入conda creat -n tensorflow-gpu pip python=3.6安装tensorflow-gpu环境， 再次检查可以看出我们成功创建...我的是1060，就是10series系列，下拉可以找到。...我选择2019/9/10发布的。 下载完毕后，安装，选项默认不要随便改。 3.安装CUDA 首先看看tensorflow和CUDA以及 cuDNN对应的版本。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...卸载tensorflow2.0 安装1.14.0 已安装python版本3.8.5，最开始误装了tensorflow2.0，发现2.0和1.0版本语句不兼容 解决办法： 1.tensorflow版本问题...（1版本和2版本语句不兼容） 当我们在tensorflow2.0版本上写的语句是1.0的格式时，可能会报错。...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。...（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
环境 打开Conda终端，创建Python3.7的Conda环境，输入 conda create -n py37_yolov5 python=3.7 创建完成后，需要安装pytorch。...2.安装Pytorch和cuda 两者的安装顺序没有要求，但都有版本要求。简而言之：两者版本需要对应，一个高版本和一个低版本会导致CUDA无法使用。...如果客户的驱动版本过低，更新显卡驱动即可升级，更新方法可在网上自行搜索。 下面我安装CUDA11.3版本的，以满足更多客户的需要。...进入pytorch网址：https://pytorch.org/，下载之前版本的pytorch。...=11.3 -c pytorch -c conda-forge 测试安装的pytorch是否可用 在Conda终端输入python后，加载torch模块，打印cuda是否可用。
同时一定要记得安装路径不要出现中文。 安装Visual Studio 2017 现在的VS都开整在线安装了啊……反正我也懒得搜别的离线安装包了，毕竟200+100M双线，网速快不怕在线安装吼吼吼。...其中Python开发中Anaconda3可以勾掉不选，自己安装最新版也好。我反正是自己安装的。 ?...安装后系统设置与程序测试 检验CUDA与显卡GPU适配工作状况 这一部操作需要VS 2017来配合，来编译CUDA带的示例应用来检测显卡GPU是否适配。...install tensorflow-gpu 安装完成后，进入python执行下述代码尝试TensorFlow是否可以正常工作，若正常工作则显示如图： import tensorflow as tf...上面最后一步安装TensorFlow-GPU的时候没有用conda命令安装的原因是之前了解到conda这个东西的资源库有点问题，因此没有选择他安装，直接pip安装了。
显示如下界面，其中base表示你现在在base环境，后面的路径为你现在运行的路径 PS：可以通过输入d: cd 文件夹名 进入任意目录 在这里输入conda -h查看帮助 conda info...-e查看你安装了哪些环境 conda list 查看当前环境下你装了哪些包 为了后续下载速度的考虑，我们在这里设置清华大学镜像源，就不用翻到国外服务器。...] trusted-host=mirrors.aliyun.com 好了，源设置完毕 我们现在要新建一个新的环境，我目前推荐的版本为py3.6，在conda界面输入 conda create -n tens...（如果你选择安装GPU版本，你还需要下载CUDNN，CUDA这两个软件，你可以选择从英伟达官网下载，也可以选择安装tensorflow-gpu时pip自动给你安装） ！！...同时请从网上下载微软的visual studio 2015版本 安装，在安装时你只需要安装本体+"c++"选项，不需要别的， 但是即使你现在使用了别的版本的vs，也请安装2015版，否则将无法使用tensorflow-gpu
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