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使用Conda进行Tensorflow 1.15 + CUDA + cuDNN安装

Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于在不同的计算环境中安装、运行和管理软件包。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型，用于在NVIDIA GPU上加速计算。cuDNN是NVIDIA提供的用于深度神经网络加速的GPU库。

安装TensorFlow 1.15 + CUDA + cuDNN可以按照以下步骤进行：

首先，确保你已经安装了Anaconda或Miniconda，这是一个用于管理Python环境和软件包的工具。你可以从官方网站下载并安装适合你操作系统的版本。
打开终端或命令提示符，创建一个新的conda环境，可以使用以下命令：
打开终端或命令提示符，创建一个新的conda环境，可以使用以下命令：
激活新创建的环境，可以使用以下命令：
- Windows:
- Windows:
- Linux/Mac:
- Linux/Mac:

安装TensorFlow 1.15，可以使用以下命令：
安装TensorFlow 1.15，可以使用以下命令：
安装CUDA和cuDNN，首先需要查看TensorFlow 1.15所支持的CUDA和cuDNN版本。可以在TensorFlow官方文档中找到相关信息。然后，根据你的操作系统和CUDA/cuDNN版本，从NVIDIA官方网站下载对应的安装包，并按照官方文档的指导进行安装。
配置环境变量，将CUDA和cuDNN的安装路径添加到系统的环境变量中。具体步骤可以参考NVIDIA官方文档。

完成以上步骤后，你就成功安装了TensorFlow 1.15 + CUDA + cuDNN。你可以在新创建的conda环境中使用TensorFlow进行机器学习和深度学习的开发工作。

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相关搜索:Tensorflow和PyTorch在使用CUDA进行初始化时挂起为什么成功安装cuda 9.2后也不能使用tensorflow-gpu？使用pip命令和conda安装tensorflow与直接克隆有什么不同？即使指定了5.1.10，Tensorflow也可以使用cuDNN 5.0进行编译在训练模型时，CPU使用率较高，而GPU使用率较低。我安装了CUDA和tensorflow-gpu 如何使用最新版本的CUDA和cuDNN安装Tensorflow GPU 我可以让人们使用不同的Tensorflow-gpu版本吗?他们已经安装了不同的CUDA依赖项。我如何知道tensorflow是否使用了cuda和cudnn？js读取本机证书 js 检测nan

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Ubuntu16.04使用Anaconda5搭建TensorFlow使用环境图文详细教程

安装GPU版需要先安装CUDA和cuDNN，其他相同。...你在其他博客上看到的安装教程可能要比本篇繁琐的多，由于使用了Anaconda，并在虚拟环境中安装，要简便很多。（欢迎点击浏览器的星星按钮收藏本博客，也欢迎关注博主微博@从流域到海域，私信必回。）.... >>> 安装TensorFlow 创建一个tensorflow 虚拟环境： conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow虚拟环境(之后的使用每次也都要先激活虚拟环境才可用...py27cuda8.0cudnn6.0_0, py35cuda8.0cudnn6.0_0, py36cuda8.0cudnn6.0_0, py36cuda8.0cudnn6.0_1, py35cuda8.0cudnn6.0...sdvillal/tensorflow | 1.3.0 | conda | linux-64 | cuda8_cudnn6_mkl_xla_1, cuda8

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使用Conda对软件进行安装

[1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和...Conda安装下载安装包官网下载：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.htmlhttps://conda.io/miniconda.html 安装...Conda管理包常用Conda命令 1234567891011121314151617181920 # 安装命令conda install package_name# 安装numpy,输入conda...install numpy# 安装 matplotlibconda install matplotlib# 查看已安装的包conda list# 搜索安装包conda search search_term...# 同时安装多个包conda install numpy scipy pandas# 安装指定版本的包conda install numpy=1.11# 卸载包conda remove package_name

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百折不挠，终于装好「TensorFlow」

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关于TensorFlow的安装和心得

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干货：TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理

最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”...要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用...GPU来进行模型训练的。...cuDNN v7.3 1.14 CUDA Toolkit 10.0 cuDNN v7.4 1.15 CUDA Toolkit 10.0 cuDNN v7.5 2.0 CUDA Toolkit 10.0

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Anaconda3+CUDA10.1+CUDNN7.6+TensorFlow2.6安装（Ubuntu16）

去tensorflow官网查看版本匹配关系，地址：https://tensorflow.google.cn/install/source 如下图，在我的电脑上有三个合适的版本：安装注意：接下来的所有操作并未使用...创建新的conda环境，名为py38： conda create -n py38 python=3.8.8 激活py38： conda activate py38 安装指定版本的tensorflow，指定国内源以加快下载速度...： pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装CUDA： conda install...cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ 安装cudnn： conda...install cudnn=7.6.5 安装完成，接下来验证一下是否GPU版的TensorFlow是否安装成功验证退出ssh，重新登录查看有哪些conda环境，以及正在使用哪个，输入命令conda

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Deepin配置TF GPU环境

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『技术随手学』解决 pip conda install 网络故障中断

image.png 我也想能把你照亮，在你的生命中留下阳光 0.引子在用pip或者conda安装一些包时有时会因为网络原因导致下载失败，进而无法安装。...一般的解决方法就是换源，或者重复安装。在本篇文章，将使用一个简单高效的方式来解决这个问题。整体思路很简单，把包下载到本地，在使用本地包进行安装。这样有什么好处呢？...1.实战例子一：conda 当直接安装时： conda install pytorch=1.4 torchvision cudatoolkit=10.0 cudnn=7 -y 输出： The following..._cudnn7.6.3_0.tar.bz2' saved [443230931/443230931] 下载完后，仅需使用conda本地安装指令即可：conda install --use-local conda...conda类似，先直接安装一个包 pip install tensorflow==2.3 输出： Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

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TensorFlow下载与安装

在该镜像上, 可以直接使用源代码进行实验, 而不需要再安装上述的任何依赖。基于 VirtualEnv 的安装推荐使用 virtualenv 创建一个隔离的容器, 来安装 TensorFlow....使用Anaconda安装TensorFlow主要有以下几个步骤：安装 Anaconda 建立一个 conda 计算环境激活环境,使用 conda 安装 TensorFlow 安装成功后,每次使用 TensorFlow...激活这个环境，使用 conda 安装 tensorflow。...CUDA (在 Linux 上开启 GPU 支持) 为了编译并运行能够使用 GPU 的 TensorFlow, 需要先安装 NVIDIA 提供的 Cuda Toolkit 7.0 和 CUDNN 6.5...下载并安装 CUDNN Toolkit 6.5 解压并拷贝 CUDNN 文件到 Cuda Toolkit 7.0 安装路径下.

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Win10+RTX2080深度学习环境搭建：tensorflow、mxnet、pytorch、caffe

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2.9K5 0

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