目录显卡计算能力查询1. tensorflow-gpu版本与CUDA、cuDNN版本对应表2. Anaconda镜像源下载3. CUDA下载4. cudnn下载5. tensorflow2.0-gpu6. PyTorch-gpu7. GitHub上传代码教程8. 用Git克隆GitHub代码9. Anaconda创建新环境10. Anaconda增加镜像源，以及创建环境时出现http error
1. 下载1.1 系统镜像由于我尝试了ubuntu14.04，安装Nvidia驱动之后，会出现循环登录的问题，并始终无法找到有效的解决途径，所以只能选择ubuntu16.04了。 镜像地址 https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads
1.2 CUDA 8.0https://developer.nvidia.com/cuda
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
256阅读
一、安装Anaconda与Python详情直接参考我的这篇文章Anaconda安装与配置二、安装CUDA1.首先查看本机GPU对应的cuda版本，如下图所示，本机cuda版本为11.6，后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。操作：单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后，进入 https://developer.
tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图一般情况1.0已经足够，但是如果要进行深度神经网络的训练，当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法)，CPU安装比较简单：pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡日常CPU足够，想用GPU版本，要有NVID
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2023-07-08 19:24:18
521阅读
环境: ubuntu16.04 硬件: 1050ti首先安装NVIDIA的驱动安装CUDA 8.0安装CUDNN 6
原创
2022-12-07 14:15:34
99阅读
import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): sion
原创
2022-02-19 14:33:42
773阅读
不知道为啥 MT 为啥还有人在用 tensorflow 这种古老的东西，搞得被迫赤石。 上 https://tensorflow.google.cn/install/source_wind
这里我整整拖了三个月，一个是学习Linux和课题压力的原因，还有一个原
原创
2022-11-22 15:16:36
219阅读
import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0],
原创
2021-04-22 22:24:34
485阅读
1. sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.73.run #或者系统设置里面直接选英伟达的驱动 reboot nvidia-smi #检查驱动是否生效2. sh Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh #https://www.anaconda.com/download/#linux source ~/.bashrc 3. sh...
原创
2021-07-10 11:11:54
452阅读
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
小编最近在做tensorflow的相关项目，在配置环境的时候开了一下小差。环境配了使用不了，原来是gpu版本的和cuda有一个适配问题：里面的图表（根据自己的系统哦！！下次做之前需要调研一下）
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2021-07-22 14:02:40
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1 版本兼容性问题在pycharm环境下使用tensorflow-gpu，主要是要安装四个文件，python、tensorflow-gpu、cuda和cudann。一般而言，不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本，具体的对照关系如下： 如下链接对应了官方的版本要求说明：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-tool
原创 lightcity 光城 2018-10-21TensorFlow-Gpu 1.8安装0.说在前面1.Cuda与cuDNN2.配置及测试3.tensorflow-gpu 1.84.问题5.作者的话0.说在前面终于又到周末了，大家周末快乐，我们都知道在数据挖掘里面有个比赛：Kaggle，这两天在玩Kaggle比赛之泰坦尼克号问题，在下面几节将会详细介绍，泰坦尼克号问题思路及Kaggle比赛玩法
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2021-03-18 13:43:45
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@TOC<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">前言<hr style=" border:solid; width:100px; height:1px;" color=#000000 size=1">一、anaconda3的安装与配置1.下载anaconda3首先下载
conda install cudatoolkit=10.0 conda install cudnn=7.3.1 pip3 install tensorflow-gpu==1.15 conda create -n tensorflow1.15 python=3.7 conda activate te
原创
2023-10-08 10:34:42
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准备工作： 在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cu
一、安装前的准备切记tensorflow2.0对应的cuda版本是10.0，绝对不能下载错。 （1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板在左下角选择系统信息，然后点击组件，可以查看到支持cuda10.2版本了,向下兼容 （2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本（没有账号需要注册账号） CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-too
TensorFlow-Gpu 1.8安装0.说在前面1.Cuda与cuDNN2.配置及测试3.tensorflow-gpu 1.84.问题5.作者的话0.说在前面 终于又...
原创
2021-08-03 09:25:16
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