windows系统安装anaconda+cuda9+cudnn7+TensorFlow-gpu+pytorch

最新推荐文章于 2025-04-28 10:26:56 发布

cxy19960704

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分类专栏：深度学习环境搭建文章标签： anaconda cuda pytorch tensorflow

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本文详细介绍了在Windows系统中如何一步步安装anaconda、CUDA9.0、cudnn7以及TensorFlow-gpu和PyTorch。首先更改系统镜像源，接着安装Anaconda，然后下载并安装CUDA9.0，处理可能出现的依赖问题。接着将cudnn解压并复制到CUDA安装目录下完成cudnn的安装。最后通过pip分别安装PyTorch和TensorFlow-gpu。

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windows系统安装anaconda+cuda9+cudnn7+TensorFlow-gpu+pytorch@TOC

一.更改系统镜像源

打开CMD，执行命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

执行命令：conda config --set show_channel_urls yes
目录 C:\Users<你的用户名> 下会生成配置文件.condarc
查找并修改上述配置文件，删除上述配置文件 .condarc 中的第三行（即 -defaults），然后保存
查看是否生效，通过命令 conda info 查看当前配置信息，关注 channel URLs 字段内容。

二.Anaconda

首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本，含有众多科学工具包，直接安装anaconda免除了许多包的手动安装，点击这里下载。

按照你的实际情况选择下载。下载完成后直接点运行。默认设置就ok（如果你懒得手动配置环境变量，安装的时候勾选上把anaconda添加到Path这个复选框）。(Anaconda的安装比较耗时，但是过程很简单，耐心等待就好，至此已经完成了anaconda的安装)
在这里插入图片描述

三.CUDA9.0

	新版的tensorflow与pytorch已经要求比较新的CUDA，例如如果没有CUDA9.0你就无法安装支持Eager Execution的tensorflow版本。
	与上相同，首先寻找安装包（吐槽一下，NVIDA的官网设计真不友好，永远只提供最新的CUDA版本，老版本不好找），点击这里下载CUDA9.0。
	如果你想找其他版本的CUDA，请前往：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

在这里插入图片描述
选择你对应的环境，点击圆圈处下载。
安装的时候如果觉得已经等待了几个世纪还是preparing for installation，不要慌耐心等着，如果提示出错，你就可能有些驱动没安装，查找相关资料解决，我可能是因为之前折腾过，所以这次没有因为缺少环境报错。
中途会提示你是否安装NVIDA显示适配器，选择确认。

四.cudnn7

 	点击这里进入下载，cudnn的下载需要注册。

在这里插入图片描述
解压下载文件，子文件夹下出现，bin，include，lib等文件夹，将每个文件夹下的文件复制到cuda安装路径下同名文件夹内。

复制完成后就相当于完成了安装。

五.pytorch

	首先打开官网，打开官网后在左下方找到：

在这里插入图片描述
在cmd中执行以上命令，如果使用pip3提示出错，替换成pip即可。

六.安装TensorFlow

gpu版：pip install tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu