本文详述了在Anaconda环境下，如何配置CUDA 10.1、CUDNN 7.6以及TensorFlow-GPU 2.1的完整步骤，包括创建特定Python版本的环境、安装过程、可能出现的问题及解决方案，并提供了测试代码以验证GPU版本安装成功。此外，还分享了加速安装的镜像源设置方法。
常用命令
- conda env list 当前已创建的环境列表
- conda create -n name 创建名称为name的环境
- conda remove -n name --all 删除名称为name的环境
- conda activate name 进入名为name的环境
- conda install cudatoolkit=10.1 在当前环境安装cuda10.1
- conda install cudnn=7.6 在当前环境安装cudnn7.6
- conda --vesion 查看当前conda版本
- conda search --full --name tensorflow 查看当前可使用的tensorflow版本
- pip install tensorflow-gpu==2.1 ，可指定GPU版本
配置步骤
亲测cuda10.1，cudnn，tensorflow2.1.0，gpu版本正确配置方法：
- 更新NVIDIA驱动至430.19或更高版本
- 安装anaconda3.5.3.0，安装时勾选创建环境变量
- 进入anaconda命令行
- 创建环境：conda create --name tf21py37 python=3.7，此为创建指定python3.7版本的环境
- 激活环境：conda activate tf21py37
- 安装cuda，cudnn，cv2：conda install cudatoolkit=10.1，cudnn：conda install cudnn=7.6 ；pip install opencv-python
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
308
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
