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
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
前两天花了一天多的时间安装tensorflow，我想大部分同学都是用来想做机器学习，深度学习的吧，以下是我整理的一些过程和心得。建议从头开始按一个博客来，不建议一会跟着这个博客操作，一会又跟着另一个操作，同时希望大家在学tensorflow前别被安装tensorflow折磨而失去了动力，于是就有了这篇博文。前提：已装好了Anaconda（没装过得同学可以去其他博客看一下，把他装好哦，记得配置环境变
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
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
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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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
原创
2023-10-31 09:35:32
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小白装Ubuntu20.04-系列记录（四）目录小白装Ubuntu20.04-系列记录（四）虚拟环境创建cudatoolkit安装TensorFlow是否成功安装测试运行时发现遗留问题 虚拟环境创建为了方便管理，我使用conda命令创建了一个名为TF的虚拟环境，拷贝base的基础环境，存放目前项目需用的TensorFlow环境。cudatoolkit安装安装与对应TensorFlow版
全套版本：win10+anaconda3+cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.10.0实验室电脑配置不高，下载了好几天，出现了很多问题，几度崩溃，最后还是成功了……好像。把流程捋一遍。注1：不管之前安没安装过tensorflow cpu版，都从第一步开始走。 ①安装cuda9.0我的显卡是GeForce GTX 1050，我选择安装cuda9.0，这个资
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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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
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
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
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
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.
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
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
首先下载安装cuda1： 各种版本，需要注册一个nvidia developer，用n卡账号登陆进去注册就行了，很简单。注册成功：安装过程全程默认即可。因为配置cuda的时候会有vs的要求，所以需要下载vs2017，不然cuda会报错。 2：设置环境变量，**打开系统变量，安装过程中已经自动添加了两条环境变量，
之后我们再手动添加以下几条：
CUDA_SDK
