基于Anaconda的Tensoflow gpu版安装配置_姜黄生可可的博客-程序员信息网

技术标签: cuda  python  tensorflow  安装/环境配置  anaconda  

Win10+Anaconda4.9.2+Tensorflow-gpu安装记录

建议找一个和自己想安装的版本差不多的教程
本文使用的教程有:教程一 + 教程二 + 教程三 + 教程四 + 教程五
【每次我都会看很多教程,一个是找到对应版本,另一个是过一遍大概的流程,以及看大家普遍遇到的问题或者关注的操作】

配置:算力6.2

查看算力去CUDA官网

版本选择:

anaconda版本说明:用于根据工程需要的组件版本来选择想要安装的conda版本,如果无明确工程需求,可以选择最常用的python版本作为内置版本,其他组版本在虚拟环境中安装。


anaconda安装后,测试:conda -v:查看版本
conda activate:进入默认自带环境

安装anaconda两个报错及解决办法:

安装tensorflow gpu–2.2.0版本

过程概述:下载cuda10.1以及cudnn7.6——安装并配置环境——进终端验证是否安装成功——继续在终端创建环境tf2并激活——pip install tensorflow-gpu==2.2.0——验证安装成功否import tensorflow as tf —— tf.test.is_gpu_available()[结果为TRUE]

具体过程:参考教程(这俩足够了)

教程一:cuda安装以及环境配置用的这个
教程二

出现的错误:
我的电脑不知道配置了什么有的时候需要重新打开终端,之前的操作才有效,所以不要一报错就找csdn,先试试重进终端


错误做法:
创建环境 :conda create --name tensorflow1.13 python=3.6
应该下载tf-gpu-1.13.0对应的cuda和cudnn
结果下载并安装的是tf-gpu-2.2.0对应的cuda和cudnn

出现的错误

  • Could not load dynamic library ‘cudart64_101.dll’; dlerror: cudart64_101.dll not found
    Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
  • ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。(等一大堆,主要是这句话)
    == 这两句话好像都是在说版本不对==

继续:装tf1
因为之前创建了tf1.13并pip install tensorflow-gpu==1.13.1所以只需将对应的cuda10和cudnn7.4下载安装配环境即可,操作同上,且配环境时可以直接去将之前复制的10.1路径改为10.0。

Above is all thank u




在实际工程中,需要安装一些包,记录下来:

1、首先用的tf2环境,装了matplotlib

2、后在tf1.13中

  • python -m pip install matplotlib
  • 用 python -m pip install scipy 默认装了scipy1.5.4
    • 报错AttributeError: module ‘scipy.misc’ has no attribute ‘imread’
    • 解决pip install scipy==1.2.1,换成了工程提示的这个版本1.5.4就自动卸载了
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
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