conda安装tensorflow | 您所在的位置:网站首页 › conda 安装jupyter › conda安装tensorflow |
Windows10下使用Conda安装TensorFlow-GPU
一、CUDA与cuDNN下载安装二、Conda下安装TensorFlow三、PyCharm使用搭建的tensorflow环境参考文档
一、CUDA与cuDNN下载安装
进行神经网络训练时,如果搭配显卡即使用GPU进行训练,速度会高于使用CPU进行训练。TensorFlow同时支持CPU和GPU训练,在下载安装时选择安装tensorflow而不是tensorflow-cpu,就可以使用GPU进行快速训练。而在安装TensorFlow之前需要下载安装CUDA与cuDNN。 CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台,它是一种由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。 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,可以集成到更高级别的机器学习框架中。 CUDA和cuDNN版本需要与要安装的TensorFlow版本相对应,对应列表可以查看官网说明https://tensorflow.google.cn/install/source_windows,如下图所示: 使用conda下载依赖包时默认的源地址速度较慢,所以需要更换成国内的源,一般是清华、中科大、阿里云等源,首先打开Anaconda Powershell Prompt进入命令行界面,然后输入如下命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --set show_channel_urls yes然后创建一个用于使用TensorFlow的环境,命令如下: conda create --name tensorflow python=3.8.6回车之后会下载包然后安装,成功安装后界面如下: 下载安装完成后,输入python进行解释器中,输入: import tensorflow as tf print(tf.__version__) print('GPU', tf.test.is_gpu_available())若输出tensorflow版本号"2.3.0"和“GPU ture",说明成功。 三、PyCharm使用搭建的tensorflow环境PyCharm的简介和安装见本博客其他文章,打开PyCharm软件,选择New Project,进入如下界面: 输出如下图即创建项目成功。 win10下CUDA和CUDNN的安装(超详细)!亲测有效! nvidia驱动,cuda与cudnn的关系 win10+tensorflow2.3GPU+cuda11+cudnn8+python3.8编译(AVX2) Anaconda换源 conda创建新环境 Anaconda查找包,下载包,更新包,删除包 经验:WIN10+GTX1070下,tensorflow2.3-GPU+CUDA10.1+cuDNN765的安装 在PyCharm中使用Anaconda环境 |
今日新闻 |
推荐新闻 |
专题文章 |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |