Tensorflow_gpu 2.0版安装记录

【深度学习笔记】——win10安装tensorflow-gpu==2.0.0-rc0 目 录 1 安装CUDA10.0(注意不是10.1)和CUDNN for CUDA 10.02 安装tensorflow 1 安装CUDA10.0(注意不是10.1)和CUDNN for CUDA 10.0   因为前面安装过tensorflow-gpu 1.13,所以这里不详细介绍了,有兴趣可以看那个帖子。安装2.0最大的不同就是用CUDA10.1无法正确安装,所以先把CUDA都卸载之后再安装... 阅读详情

忙了一下午,终于把Tensorflow GPU 2.4.0版本安装好了,Mark以下,以防以后出问题
Cuda, cudnn的安装可以参考b站的视频,讲解很详细。视频链接如下:https://www.bilibili.com/video/BV1HV411q7xD?p=6&spm_id_from=pageDriver
只是其中有一些细节没有明确提出来,比如视频中说解压后将原来下载的cudnn的文件夹命名为“cudnn”放到CUDA问价夹下面,其实是将cudnn中的问价夹复制到CUDA下面,使其中文件补充到CUDA对应的文件夹下面:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
如果不这样做可能在tensorflow下查看是否安装成功时出现错误,如下:
在这里插入图片描述
出现以上问题解决方案参考,如下blog:
https://blog.youkuaiyun.com/yijiancmy/article/details/105588156

备注:如果电脑中事先已经有anaconda,要卸载掉,待CUDA, cudnn安装完成后再重新安装anaconda, 然后使用
pip install tensorflow_gpu==version安装tensorflow

环境配置Win10+CUDA+CUDNN+Pycharm+tensorflow-gpu2.1.0安装过程 环境配置过程电脑配置安装过程CUDA和CUDNNPycharm环境下安装Tensorflow-gpu电脑配置安装过程CUDA和CUDNNPycharm环境下安装Tensorflow-gpu 2.1.0 电脑配置 安装过程 CUDA和CUDNN Pycharm环境下安装Tensorflow-gpu 电脑配置 一、显卡:NVIDIA GTX950M **查看方式:**NVIDIA控制面板 二、显卡驱动程序:帮助→系统信息 可以看到自己电脑的配置,win10+显卡GTX950M,以及驱动程序版本456.38 点 阅读详情

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