win10+anaconda+cuda10.1+cudnn7.6.5+tensorflow-gpu=2.3.0安装成功

最新推荐文章于 2023-09-30 21:35:18 发布
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#python #深度学习 #cuda #tensorflow

本文详细指导了如何在NVIDIA Quadro P520 GPU上安装CUDA 10.1，包括环境变量设置、cudnn配置和TensorFlow-GPU的安装步骤。通过deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe进行测试，确保CUDA环境搭建成功。

1. 系统信息

  1. GPU：NVIDIA Quadro P520（右键此电脑-管理-设备管理器-显示适配器）
  2. GPU支持CUDA，算力6.1（查询链接）
  3. 支持的最高版本是CUDA 10.2 （桌面右键-NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件）在这里插入图片描述
  4. 系统里的Python版本：3.7.10（cmd中python -V）

！！！重要！！！计划搭建的配置查询链接：（在安装之前一定要考虑好配置的一系列版本）
在这里插入图片描述

2. 安装CUDA

  1. 官网下载
    在这里插入图片描述
  2. 下载的时候注意不要选VS，建议安装在默认位置
  3. 修改环境变量
    系统变量共七个（包括安装时自动设置好的）
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记录安装CUDA10.1+cudnn7.6.5+TensorFlow GPU2.1.0版本（Win10系统）
callyoumine的博客
09-29 807
首先说明一下：我之前已经装好了Anaconda3(pyhon3.7) 我要装的是TensorFlow GPU 2.1.0版本，安装之前一定要看好版本对应，以下是我借鉴的一篇博客的关于版本对应的情况：keras和tensorflow、python的版本对应 此外，对应的是：CUDA10.1 ， cuDNN7.6.5 再次声明：以上版本一定要对应，不能更改！ 第一步：创建一个新的python3.6的TensorFlow环境 由于我要装的是TensorFlow GPU 2.1.0版本的，所以要将anaconda的
CUDA10.1+cudnn7.6.5+tensorflow-gpu-2.1.0安装过程
Cool_Uncle的博客
07-05 4745
这里写自定义目录标题安装anaconda配置pip和conda国内镜像源创建虚拟环境安装CUDA和cuDNN检查当前显卡驱动版本安装CUDA和cuDNN安装cudnn安装tensorflow-gpu-2.1.0安装VS依赖测试代码 安装anaconda 安装python3.7版本的anaconda 配置pip和conda国内镜像源 将pip.ini文件放到C:\Users\user\pip下 #pip [global] index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/
conda tensorflow_win10+tensorflow-gpu2.3.0+python环境搭建
weixin_39977642的博客
11-24 634
1 安装Anaconda3 2 查验显卡 适用的CUDA最高版本为10.2.1203 用conda创建环境tensorflow（在tensorflow环境中进行如下操作） 打开Anaconda Prompt 命令行执行本文所有操作： 查看conda的channels： conda config --show 移除之前的源： conda config ...
如何使用Anaconda创建新环境并在新环境内安装tensorflow2.3.0?
xumengchu129的博客
03-22 677
如何使用Anaconda创建新环境并在新环境内安装tensorflow2.3.0? 1.点击Create新建环境，输入新的环境名称，并且选择python版本 2.打开Anaconda Prompt 激活环境变量，activate tf 3.安装cuda和cudnn，我想安装的是tf2.3.0,对应的cuda和cudnn版本分别是cuda10.1和cudnn7.6.5。一定要对应版本装，可以去官网自行搜索。然后使用conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5进行安装。
cuda10.1+cudnn7.6.5
maohule的博客
07-15 3373
1、CUDA 10.1安装（包含Nvidia显卡驱动） 如果Ubuntu系统下没有装过Nvidia显卡驱动，不必单独安装，直接装CUDA即可自动安装显卡驱动.（自己手动安装的显卡驱动很有可能与cuda冲突，cuda10.1推荐安装的驱动版本是418.67） （1）先 Ctrl+Alt+F1 进入命令行模式： sudo service lightdm stop sudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 按照它要求的选择accept，install，耐心等它
win10安装nvidia驱动，cuda10.1，cudnn7.6.5和tensorflow_gpu2.2.0
qq_40060231的博客
05-29 1116
写在前面：一开始尝试安装cuda10.1，cudnn7.6.5和tensorflow_gpu2.3.0，都能安装成功，但测试的时候一直找不到GPU。最后猜测是版本问题。虽然cuda10.1支持2.
win10+cuda10.2+cudnn7.6.5+TensorFlow2.3.0 深度神经网络环境搭建
Mr-Ma Technology
01-02 2838
1. 确认能安装的CUDA版本 win10 一般都有对应的显卡驱动，若没安装的，可以提前利用驱动软件进行安装更新或进入英伟达官网进行下载 查看可使用的CUDA版本 桌面右键——>打开英伟达控制面板 若是桌面右键没有这个选项，可以利用左下角快速搜索，搜索 NVIDIA Control Panel进行打开。 进入系统信息 —— 组件，可以看到当前驱动程序支持的 CUDA 版本，此电脑支持的版本为 10.2.104，因此需要从英伟达官网下载10.2的CUDA版本。 ps：后面发现，其实不需要过多关心此
论文代码复现-较早版本环境配置:CUDA10.0-Pytorch1.2.0-Tensorflow-gpu==1.13.2
yscript的博客
04-22 570
复现GAN领域多篇论文代码时，由于服务器较为老旧，在低配置下，分别成功配置了Pytorch和Tensorflow-gpu环境。
Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64 + CUDA10.2 + cuDNN7.6.5 安装最新tensoflow-gpu2.3.0
Smile___Tiger的博客
08-09 662
入门准硕刚接触机器学习，想使用tensorflow实现文献代码，起初在安装软件的过程中，下载了最新的Anaconda版本Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64 ，该版本自带的python3.8，无法使用tensorflow的任何版本，认识到软件不是越新越好，在经过n次下载与安装的测试之后，采用Anaconda3-5.0.0-Windows-x86_64版本，它自带的python3.6.2，最终安装tensorflow-gpu (2.3.0)最新版本踩了尽可能踩的坑，留下这篇博客，.
window10安装TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5
u012254599的博客
04-09 498
https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/104084170 日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 安装 TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5 Anaconda3 python 3.7、TensorFlow2、...
tensorflow2.1.0+cuda10.1+cudnn7.6安装
qq_39521327的博客
06-26 1674
1.安装anaconda，python3.7版本 链接：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe 注意勾选添加环境变量，其他默认安装 2.打开anaconda prompt(Anaconda3)创建环境： conda create -n TF2.1 python=3.7 目前直接这样创建环境会报错，原因是清华镜像不能用了，所以需要删除镜像链接： conda config --remove-key chann
vue从零开始准备环境
favoritely的专栏
11-18 206
下载并安装node.js 官网下载链接：https://nodejs.org/en/本文编写时官方版本如下图所示： 下载完成后安装（安装过程略），安装完成后执行 $npm -v 查看信息，效果如下图所示： 安装cnpm 由于国npm服务器在国外，所以国内搞了一个cnpm服务器，安装了cnpm之后安装组件时就不再需要通过npm指令连接国外的网络，而是使用cnpm指令取代。 安装cnpm指令如下： $npm install -g cnpm --registry=https://regi...
win10+1050Ti+cuda10.1+cudnn7.6.5+tensorflow-gpu 2.3.0安装
wang_xiaowang的博客
01-06 718
文章目录一、cuda9.0卸载二、安装cuda10.1 和cudnn7.6.5三、安装tensorflow-gpu 2.3.0 项目需要tensorflow-gpu2.xx版本，而之前装的cuda9.0与cudnn与tensorflow-gpu2.xx不兼容，tensorflow-gpu2.3.0和cuda10可以匹配，tensorflow-gpu2.4.0就需要cuda11以上。 一、cuda9.0卸载 将cuda9.0的插件卸载，cudnn7.2.1不需要额外操作。 二、安装cuda10.1 和cu
Tensorflow-gpu安装过程自我总结
m0_59549376的博客
03-08 262
tensorflow的安装过程
GPU pytorch 1.4.0 cuda 10.1 安装
鲨鱼儿的博客
07-31 9705
安装查考文章：PyTorch环境配置及安装 验证安装是成功： import torch
【Windows】conda安装英伟达cudatoolkit和深度学习软件包cudnn
静谧、淡雅
10-26 5095
1 conda安装英伟达cudatoolkit 命令如下： conda install cudatoolkit=10.1 输入：y 完成。 2conda安装英伟达深度学习软件包cudnn 命令如下： conda install cudnn==7.6.* 完成。 补充： Anaconda官网： Anaconda | Individual Editionhttps://www.anaconda.com/products/individual ...
Anaconda CUDA cuDNN TensorFlow-GPU（下载安装流程）
weixin_64625466的博客
09-30 1931
解压之后将bin include lib 三个文件夹分别复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1（CUDA安装路径下bin include lib这三个文件夹中）(myenv是你给这个环境取的名字，python=3.7是你的python的版本，以上两个都可以修改)(myenv同上 用你取的环境名替代)如果返回True 就表示安装好了。在进入创建好的环境后输入。
【nnUNet】CUDA10.1安装nnUNet框架
m0_55764111的博客
03-16 3468
python3.6+pytorch1.6+cuda10.1 问题 由于nnUNet框架需要pytorch1.6以上版本，而cuda版本为10.1,使用如下语句安装 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 导致默认安装的pytorch为1.4，所以需要指定安装的pytorch版本。 1.安装Anaconda cd到需要安装的文件夹 bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
python深度学习环境搭建（关键词Windows10 anaconda tensorflow keras GPU）
qq_63801582的博客
12-31 641
深度学习环境搭建 Windows10 anaconda tensorflow keras GPU 封面和内容无关
Win10 Py3.6.5环境下CUDA10.0+CUDNN7.5.1安装Tensorflow-GPU1.14.0教程
"这篇文档详细介绍了在Windows 10环境下，使用Python 3.6.5，CUDA 10.0和cuDNN 7.5.1版本，以及Anaconda3来安装tensorflow-gpu-1.14.0的过程。" 在安装TensorFlow GPU版本时，首先需要确认你的硬件环境，特别是显卡...
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