Tensorflow-gpu及pytorch安装

最新推荐文章于 2025-04-13 23:00:52 发布
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版权

安装前准备工作：

1. 显卡驱动程序

2. CUDA

3. CUDANN

 以下为详细过程：

1. 英伟达显卡驱动安装

（1）进入官网选择恰当版本驱动 官方驱动 | NVIDIA 下载类型Game Ready或者Studio均可，差距不大

（2）安装显卡驱动

2. 下载安装CUDA

（1）查看支持的CUDA版本：win+x，选择windows PowerShell，输入nvidia-smi，查看第一行CUDA Version

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python安装教程以及tensorflow和pytorch的搭建
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1.安装前：安装以下三个软件 软件1：visual studio2019 链接：https://pc.qq.com/detail/16/detail_22856.html 软件2：visual studio code 链接：https://pc.qq.com/detail/19/detail_25679.html 软件3：微软常见运行库合集 链接：http://www.xue51.com/soft/43282.html 注：以上路径都是普通下载即可，高速下载会安装其他乱七八糟的
极简安装tensorflow与Pytorch
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05-26 343
一：tensorflow tensorflow是基于python脚本语言的，是一种高级应用，它必须依赖于底层的应用发挥作用。因此需要安装python,当然还需要安装numpy、scipy、six、matplotlib等几十个扩展包。如果一个个安装，十分耗费时间，不过现在有了集成环境anaconda，安装就方便了。python的大部分扩展包,都集成在anaconda里面了，因此只需要装这一个东西就行了。如果你想更多的去了解Anaconda，可以参考Anaconda官方API。 首先去下载anaconda，
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2025年安装Tensorflow的各种问题总结，超具体、切入点细致。
pytorch以及tensorflow深度学习框架gpu版安装教程
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tensorflow 和 pytorch的安装（深度强化学习）
qq_37273815的博客
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tensorflow和pytorch的安装_当你掌握了充足深度学习和深度强化学习的理论知识开始进行实战训练时，tensorflow和pytorch将会成为你的最佳伙伴。
WSL Ubuntu安装TensorFlow-GPU、PyTorch-GPU
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06-15 1135
选择需要的环境，复制conda命令，执行。，输出True，即证明安装成功。
利用conda搭建Pytorch和TensorFlow-GPU环境
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在 Windows 11 中安装 TensorFlow-GPU
Ubuntu20.04上安装Tensorflow-gpu 2.5.0和pytorch(GPU),以及Anaconda+pycharm
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04-20 4189
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、安装Anaconda二、安装显卡驱动三、安装GPU版Tensorflow四、安装CUDA五、安装cuDNN六、安装Pytorch七、安装Pycharm总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 本文介绍Ubuntu20.04上安装Tensorflow-gpu 2.5.0和pytorch(GPU),以及Anaconda+pycharm，亲测好用，其他版本可以自行查阅按照此方法安装。 提示：以下是本篇文章正文内容.
WIN10+tensorflow-gpu-1.15+torch安装踩过的坑
Blddwkb的博客
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1.python尽量不要装太高版本，3.7够用了2.CUDA重新安装是比较简单的，但是需要考虑pytoch+cuda+python版本的兼容性3.需要用tensorflow-gpu时可以只在anaconda里安装对应版本的cudatoolkit和cudnn，不用重新安装本地CUDA。4.非必要不要用conda install，各种问题。pip最好。
pycharm,anaconda,tensorflow,pytorch安装及环境配置教程
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Pytorch、Tensorflow安装教程(Windows)
sixian666的博客
07-09 1240
任务管理器->性能 Cuda版本根据电脑显卡驱动选择查看方法有两种1）打开NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2）使用命令查看注意：这里的cuda版本是可以安装的最高版本 进入PyTorch 官网在如下界面选择合适的版本，推荐使用Stable（以及选择版本1.1以上的才有tensorboard）如果没有找到自己所需的版本，点击previous versions，有更多选择可以看到，我的GPU型号为RTX3050，最高可以安装的CUDA版本为11.2，加上有些版本装了很容易出问题，所以我参照了下
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  1、CUDA的下载，官网下载CUDA版本一般是最新版本，但是TensorFlow版本与CUDA版本可能不兼容，CUDA其他版本下载地址是https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ，可以根据自己的需要下载CUDA的版本。我下载的是CUDA9.0 2、双击可执行文件，选择解压路径，点击OK   3、正在解压      ...
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### 安装TensorFlow-GPU和PyTorch在Anaconda环境中的方法 #### TensorFlow-GPU的安装 为了确保兼容性和性能优化，可以使用Python 3.7版本来安装TensorFlow-GPU 2.6.0。以下是具体的配置命令： ```bash # 设置镜像源以加速下载过程 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ # 使用Mamba加速依赖解析并安装指定版本的tensorflow-gpu micromamba install tensorflow-gpu==2.6.0[^1] ``` 对于CPU-only版本，则可以直接执行如下指令： ```bash micromamba install tensorflow==2.6.0 ``` 验证GPU支持情况可以通过下面这段简单的测试脚本完成： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) print('GPU Available:', tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 如果一切正常，应该能够看到类似于`[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]`这样的输出。 #### PyTorch及其CUDA扩展库的安装 考虑到不同版本之间的匹配问题，建议先确认目标机器上已有的CUDA版本号再做决定。假设当前环境中存在CUDA 10.2的话，那么就可以按照以下方式操作： ```bash # 同样推荐采用清华镜像站提高速度 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 假设需要安装适用于CUDA 10.2的特定版次 micromamba install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch[^4] ``` 上述过程中涉及到了多个软件包的选择与组合，其中`torchaudio`是一个可选组件，主要用于处理音频数据；而`cudatoolkit`则是用来指明所使用的CUDA工具链的具体版本。
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