目录查看安装的驱动程序安装CUDA安装CUDA工具包查看安装安装cudnn安装tensorflow-gpu确实tensorflow安装成功补充 查看安装的驱动程序打开nvidia控制面板->系统信息,查看GPU的型号，我的型号为GeForce GTX 1660 Ti，驱动程序版本为462.42 打开组件查看安装的GPU驱动版本，显示我的显卡支持版本为NVIDIA CUDA 11.2.162
TensorFlow-GPU-2.4.1与CUDA安装教程前言安装前须知NV显卡CUDA版本以TensorFlow-GPU版本为主小结CUDA安装配置环境变量多版本CUDA共存问题CUDA验证验证bandwidthTest和deviceQueryCUDNN安装安装tensorflow-gpu2.4.1完整测试TensorFlow-GPU的可用性一些测试出现的问题解决无法定位程序输入点OPENSS
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2024-04-08 13:18:54
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文章目录前言准备--> 全过程会很久，做好心理准备--> Tools：环境配置1. Anaconda32. Visual Studio 20193. CUDA10.1----> 安装：---> 测试4. tensorflow2.05. tbb (Threading Building Blocks)6. cmake167. opencv4.2.0（with_cuda）--&
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2024-08-30 12:33:26
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安装CUDA和CUDNN开始我说明一下为什么我要选择CUDA10.0，因为我要使用tensorflow2.0 gpu版本，大家可以上网去查看自己要下载的tensorflow版本所对应的CUDA和CUDNN的版本 前面我们已经对Anaconda软件进行了安装，所以现在我们进行CUDA和cudnn的配置安装，首先对自己的电脑的CUDA版本查看，如果满足安装2.0gpu 要求的话，下面的步骤可以直接跳过
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2024-08-08 11:20:24
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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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目前，由于3060显卡驱动版本默认>11.0，因此，其不能使用tensorflow1版本的任何接口，所以学习在tf2版本下的深度学习目标检测是很有必要的，而且此配置过程同样适用于任何30系显卡配置tf2环境。一般配置Anaconda比较简单，这里便跳过，选用的anaconda版本为Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64，可以在清华镜像官网上下载。1，配置安装cond
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2024-05-07 16:37:05
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windows10 显卡GTX10660安装tensorflow-gpu教程: win10+CUDA9.2+CUDNN9.2+tensorflow1.8.0一、安装cuda9.2二、安装cudnn9.2三、配置cuda环境变量四、安装Anaconda3（已安装的可以跳过这一步）五、安装tensorflow-gpu1.在命令行中使用命令：conda create -n tensorflow-gpu
tensorflow-gpu+电脑win10+gtx1050ti显卡配置心得防坑指南！！！! 01 ##cuda的选择 这里建议使用CUDA8.0的版本，因为小编之前下载安装了一个CUDA9.0的版本，好像是不能用的哦。官网下载CUDA8.0 https://developer.nvidia.com/cuda &n
1、查看本机的CUDA驱动适配版本桌面右键打开英伟达控制面板，点击帮助->系统信息->组件tensorflow各个版本与cuda版本的对应关系参考https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu根据参考，我的电脑就是安装tensorflow_gpu-2.0.0版本，CUDA安装10.0版本，cudnn是7.4版本2、 安装C
CUDA各种版本大同小异，找到对应的版本下载即可1、tensorflow_GPU的安装tensorflow_GPU安装有很多方法，（1）直接使用pip install tensorflow_gou==版本（2）使用源直接下载后，直接在下载文件的路径安装，这里给出阿里的一个下载源，很快 &nbs
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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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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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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win10 +Tensorflow-gpu环境搭建（cuda10.1+python3.8+tensorflow2.3.1）1、准备工作cuda安装cuDNN安装cuda+cuDNN环境配置python安装2、Tensorflow 安装Anaconda安装TensorFlow安装测试3、TensorFlow IDE(集成开发环境) 1、准备工作首先我们要确定电脑所能支持的tensorflow版
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2024-05-14 14:23:59
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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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2023-12-10 15:51:59
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文章目录1、版本要和pytorch官网对应，CUDA11.8及其对应版本的cudnn2、CUDA Toolkit安装出现自动重启3、Python版本4、配置永久国内镜像源5、要在激活的虚拟环境里安装pytorch6、进入python后检查是否gpu配置成功7、在虚拟环境中启动jupyter notebook8、conda中install找不到的包9、jupyter notebook 500打不开
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2024-02-22 01:17:06
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目录一、下载并安装cuda9.21. 首先查看电脑显卡cuda版本，看最高支持的cuda为多少2. 下载cuda9.2安装包3. 安装cuda9.2二、下载并安装cudnn (for cuda9.2)1. 下载cudnn2. 安装cudnn三、配置环境变量四、安装GPU版本的PyTorch0.4.11. 准备：2. 下载gpu版本的torch、torchvision的whl包（cu92）：3. 离
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2023-08-08 16:51:06
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一、安装cuda、cudnn和tensorRT 需要下载的文件：cuda11.4下载地址：CUDA版本列表cudnn下载地址：CUDNN版本列表tensorRT下载地址：tensorrt各版本表tensorrt 8.x版本列表 其中下载tensorrt后会发现其实文件名里已经有建议的cuda、cudnn建
不久前PyTorch0.4.0官方支持了Windows，可谓是感天动地，于是乘比较空闲的时间搭搭环境，顺便做下记录。一.下载和安装CUDA9.1+cudnn-9.1库（注意下载的时候选择好配套的版本）CUDA 地址如下：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&t
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2024-01-24 22:23:21
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pip安装 sudo apt-get install python-pip 最好将pip安装为9.0的版本，不然在PyCharm中不能使用pip安装相应的工具包 修改pip的版本：python-m pip install pip==9.0.032. cuda8.0安装（直接按照参考文献1进行配置，这里将其搬过来，只为日后使用，加上和该博主不是一般的熟，所以照搬是没有关系的）一.检查电脑环境！
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2024-06-25 19:24:44
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