最近一个项目需要在TITAN RTX 2080Ti 上安装Ubuntu18.04+Nvidia-430显卡驱动+Cuda10.1+Cudnn+7.6+Anaconda3+深度学习环境（tensorflow1.14.0+keras2.2.4+torch1.1.0），这里记录安装的对应版本和运行过程中的坑。主要分为两部分：安装ubuntu18.04系统和显卡驱动，见上篇文章（1）安装深度学习环境，以及
目标：安装tensorflow而且可以使用gpu 需要安装：显卡驱动、CUDA、cuDNN、tensorflow 只要上面这几个逐步安装好了，就可以运行了。第一个很大的坑，就是必须要显卡驱动、CUDA、cuDNN版本对应！！第二个很大的坑，就是官方下载非常慢！第三个坑，就是比较新的cuda会出现动态库后缀不一样的情况！0.卸载下错的CUDA如果之前安装的cuda不对，就把它卸载干净。“
# TensorFlow 和 PyTorch CUDA/CuDNN版本对应指南
## 引言
在深度学习领域，TensorFlow 和 PyTorch 是目前流行的两个框架，而使用这些框架时，确保 CUDA 和 CuDNN 版本与它们的版本相对应非常重要。这不仅能保证程序的正常运行，还能提升性能。本文将指导你如何查看和匹配 TensorFlow 和 PyTorch 的 CUDA/CuDNN 版本
medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安装配置cudn和cudnn版本对应关系需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配，还需要查看下自己GPU的驱动版本，如果不匹配会出现很多问题。
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2024-05-26 12:44:44
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一图胜千言，没图说J8 网上一大堆乱写的，也不附上官方链接，搞得很多初学者非常折磨，这里是TensorFlow官方的说明，请随意食用。 随手关注： 微叉公主号：AI算法与图像处理
原创
2022-07-28 09:09:12
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原创
2023-10-31 09:35:32
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Anaconda安装
我们将使用Anaconda作为IDE，搭建我们的TensorFlow框架。
我们打开Anaconda的下载页，（Anaconda下载页）选择正确的系统，选择Python最新版本的下载链接即可开始下载。下载完成后，我们打开Anaconda的安装包，一直点击next/I agree。在出现下图所示页面时（现在是Python3.7，用的是之前的图片），勾选“Add Anaconda
cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow2.5.0环境配置首先查看自己电脑是否为英伟达显卡，如果是则往下进行，查看tensorflow与cuda，cudnn对应版本，网址这里，1. 下载cuda 网址这里，找历史版本11.2，因为我电脑是3060TI，所以选择了11版本的cuda，cuda版本要低等于cuda驱动的版本。 然后双击安装，点击自定义安装，如下图 因为驱动版本与cuda
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2024-05-07 19:26:57
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Windows下Anaconda配置Tensorflow2.3.0+CUDA10.11. 安装Anaconda2. conda创建环境3. pip安装Tensorflow4. 安装CUDA cuDNN1. 准备工作，移除NVIDIA之前的安装2.安装CUDA3. 安装对应版本的cuDNN5. 测试 1. 安装AnacondaAnaconda是一个包管理器，在每个版本之间建立了隔离，可以方便的管理
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2024-08-05 14:13:20
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二、改动1.我在Anaconda文章里写的Tensorflow是针对于CUDA8.0来说的，因此安装的是py3.52.CUDA9.0是官方Tensorflow的最新版本，那么好不容易装好的CUDA9.1就泡汤了。但是，世上无难事，只怕有心人！3.接下来我为大家展示CUDA9.1也是可以用Tensorflow的！三、CUDA9.1下载1.网址：CUDA9.1下载，安装CUDA8.0的话会提示没有v
本文记录了tensorflow安装过程（2021.7.20）首先确认电脑装有vs，anaconda3。具体安装步骤：我把tensorflow的安装分为5步：1、查看想要装的tensorflow版本以及与之对应的CUDA版本和cudnn版本2、安装CUDA3、安装cudnn4、配置环境变量5、创建虚拟环境，安装tensorflow之后是总结，本文使用的网站和指令的汇总，以及后续的安装具体安装步骤1、
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2024-05-06 12:42:09
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1.首先下载anaconda3 ----从官网上下载Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh直接通过命令 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 安装安装到检测联网时候推出，安装结束2.更改环境目录，将conda命令和pip更改为anaconda的conda和pip cd ~
vim .bashrc 在后面添加路径： expo
welcome to my blog原图地址Linux下的对应版本macOS下的对应版本
原创
2023-01-25 18:23:17
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不知道你是否遇到过，由于版本不对应的问题导致配置环境非常痛苦。下面是TensorFlow 官方的对照表，可以
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2021-06-24 15:05:03
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##安装看分割线的，拉到中间就能看到，上面的这个看看怎么选择CUDA和CUDNN本机配置 系统：Win10 64位 显卡：GTX 850MWIN10安装CUDA10 安装cuda前一定要安装VS 我电脑之前就有装VS2013和VS2015，建议装VS2015CUDA Toolkit 10.0 Download：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-ar
不知道你是否遇到过，由于版本不对应的问题导致配置环境非常痛苦。下面是TensorFlow 官方的对照表，可以随意食用 ...
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2021-08-30 17:38:03
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之前脑子不清醒，把好好的tensorflow环境给删了，这就导致我得重新配一遍环境，想想当初复杂繁琐的环境配置过程就头疼，唉~ 又把自己给坑到了ε (┬┬＿┬┬)3 在这里记录以下tensorflow环境的安装配置过程，万一后面再误删掉环境（这种情况也不是不可能发生：）直接照抄就好，当然，也希望能够帮助到需要配tensorflow环境的小伙伴~先说明一下，我这里是在win10的anac
插眼，防止下次踩坑配置i5 10400F+1660s环境anaconda3+pycharm+python3.8+vs2019专业版+cuda10.1+cudnn7.6+tensorflow_GPU2.3.0链接tensorflow构建配置：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#tested_build_configurationsa
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2024-04-03 14:05:27
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Ubuntu18.04+CUDA11.0+cuDNN8.0.5+Anaconda3.5+PyTorch1.7.0配置说明简介：本文档是在WIin10+Ubuntu18.04双系统的新机上测试过的一次配置成功的步骤说明。提示：紫色"说明"部分是对操作步骤的解释，在执行 3 安装CUDA 时容易出现问题，请仔细操作。如果遇到其他问题请耐心搜索，大家都是踩着坑过来的。也欢迎各位给出更简洁的配置方法，祝大
参考官网地址：Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windowsCPUVersion Python version 3.5-3....
原创
2022-11-10 10:13:00
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