安装环境： win10系统（64位） NVIDIA GeForce GTX 1050 显卡本次安装的版本型号： Anaconda 5.3.1 (python 3.7 -> python 3.6) CUDA 9.0 CUDNN 7.1 tensorflow-gpu 1.9.01. Anaconda的安装Anaconda官网： Anaconda官方下载地址 选择Windows，下载64-Bit的
安装过程安装虚拟环境安装virtualenv安装满足要求的python版本使用virtualenv创建指定python版本的虚拟环境安装tensorflow安装tensorflow-docs直接下载使用wheel下载在VSCode编辑器中使用虚拟环境下的python解释器，并使用tensorflow常见错误 注意： tensorflow 2.10.0是最后一个支持GPU的版本 如果您担心下载
概述，需要注意以下几个问题：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。显卡驱动的安装：当我们使用一台电脑的时候默认
目录前言开发环境一览显卡驱动安装下载驱动禁用nouveau安装驱动安装CUDA10.0第一个CUDA程序安装cudnn7.5安装TensorFlow1.13最后前言之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建.开发环境一览CPU: Intel core i7 4700MQGPU: NVIDIA GT 750MOS: UBUNTU 18.04.1LTS 64位用指令看下英伟达
Tensorflow2.0 安装cuda和cudnn进行深度学习训练本文将讲述安装tensorflow2.0 和与其相匹配的cuda和cudnn的环境配置，来进行深度学习训练，本文主要讲解环境的配置我的显卡是nvidia 1650，我摸索了挺久才发现的安装方法，可能不是完全准确，不一定按照我的来，写这篇文章主要为了我以后安装方便，记一个笔记，作为参考就行，本文是从0开始 安装步骤Tensorflo
cuda+cudnn安装教程转载一、背景项目需要使用tensorflow进行LSTM神经网络模型的训练，选择的tensorflow的版本为1.15.0（在1.15.0版本，想要使用gpu还得下载tensorflow-gpu 1.15.0），想用使用gpu加速，首先要检查自己的显卡型号，是否支持gpu，一般而言，NVIDA显卡都能gpu加速，还得看自己显卡型号最高支持什么版本的cuda，具体可以通过
Win10下安装Tensorflow（GPU）+CUDA8.0+cudnn6 之前在win10下一直配置不好TensorFlow(GPU)版本，苦苦挣扎几天后无奈转向在ubantu 14.04下安装，安装成功后近日又想在Windows上再试一次，结果很顺利，几个小时便安装好了TensorFlow GPU版本。本文主要写基于anaconda的TensorFlow安装，如有错误请联系作者修改~~~（小
前言一顿操作猛如虎，一看训练第一次试装的是cuda11.1和cudnn11.1,但是运行tf2.5时有两个库打不开，这两个库是有的但是，没能识别出来就不知道为什么。我想安装cuda11.0的，但是系统不给我装中间略过一顿sao操作后nvidia驱动驱动版本为460.32.03安装cuda11.1sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run可以不装driver和sa
文章目录引言我的环境一条命令解决创建环境一条命令安装tensorflow-gpu小插曲：降低numpy版本测试代码最后 引言网上一大堆安装tenflow-gpu版本的教程，无外乎说的都需要在NVIDIA官网上安装对应版本cuda和cudnn，然后配置环境什么的，显得十分繁琐，而且不容易安装成功，而且TensorFlow官网上好像也没有1.13.1版本的gpu安装 由于我当时需要搭建一个1.13.
首先安装anaconda除了路径，其他都可以默认安装CUDA与cuDNNCUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN
搭了将近快两天的环境，终于好了，虽然在开始的时候，安了卸，卸了安的，但是！！！安装成功后，那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~一、 明确自己电脑的适配版本的cuda在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接：链接：https://pan.baidu.com/s/1M94HKU6O47G7SGq8xYS6Pg 提取码：9ofd&nbs
作者：Arnold-FY-Chen注：本文后面写的内容是基于CUDA9.0的，但步骤是仍基本适用的；另外，昨天Tensorflow 最新的版本1.13 rc2发布了： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.13.0-rc2 里面有几个重要的让人看到就激动(^_^)的improvements: Tenso
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
最近对tensorflow十分感兴趣，所以想做一个系列来详细讲解tensorflow来。 本教程主要由tensorflow2.0官方教程的个人学习复现笔记整理而来，并借鉴了一些keras构造神经网络的方法，中文讲解，方便喜欢阅读中文教程的朋友， tensorflow官方教程：https://www.tensorflow.org。这一节是最后一节了，介绍一下ten
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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安装前准备TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。安装CPU 版本不需要安装 CUDA 和 cuDNN，使用pip安装。 确认你的显卡支持 CUDA。https://developer.nvidia.com/cuda-gpus显卡版本
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2024-09-02 00:03:34
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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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anaconda安装见前一篇/打开Anaconda-Navigator->Environments->base(root)修改python版本到3.6.8python3.7目前对tensorflow2.0支持不好创建环境在Anaconda里创建名为tensorflow-gpu的环境conda create -n tensorflow-gpu python=3.6.8进入tensorfl
上一篇文章给大家讲了Tensorflow是什么，从哪里来，是做什么的，这节课呢给大家讲解一下cudnn安装的问题，为什么要讲这个呢，我们知道有这么一句话，工欲善其事必先利其器，安装了cudnn之后呢，在配合tensorflow-Gpu能够使你的程序运算速度增加很多倍。cuda是什么？cudnn是什么？CUDA(Compute Unified Device Architecture)， 是显卡
其实安装 tensorflow-gpu, CUDA, cnDNN 这些东西没有什么难度的，但是就是会遇到版本匹配问题，很浪费时间。 各个软件版本如下：windows 10python 3.7pip 19tensorflow-gpu 2.1CUDA 10.2cuDNN 7.6.4 一、显卡检测与驱动升级1.1 显卡检测 首先，检测一下显卡是否支
