anaconda 安装 tensorflow-gpu

 

不能指定版本

conda install tensorflow-gpu   

 

 

指定  tensorflow-gpu版本

pip install tesnsorflow-gpu==版本号

pip 安装的软件包可能无法通过conda命令卸载

可以通过 pip uninstall tensorflow-gpu==版本号  来卸载

### 使用 Anaconda 安装 TensorFlow-GPU 为了确保兼容性和最佳性能,安装 TensorFlow-GPU 需要仔细考虑 CUDA 和 cuDNN 的版本匹配。对于特定版本的 TensorFlow-GPU,推荐遵循官方支持的依赖关系。 #### 创建并配置 Conda 虚拟环境 创建一个新的 conda 环境来隔离 TensorFlow 及其依赖项是一个良好的实践。这有助于防止不同库之间的潜在冲突: ```bash conda create -n tensorflow_gpu python=3.5 conda activate tensorflow_gpu ``` #### 安装 TensorFlow-GPU 版本 考虑到不同的 TensorFlow 版本对 CUDA 和 cuDNN 有不同的需求,选择合适的 TensorFlow 版本至关重要。例如,TensorFlow 1.4 对应于较低版本的 CUDA 和 cuDNN 组合[^1]。然而,更现代的 TensorFlow 版本可能需要更新的 CUDA/cuDNN 版本组合[^5]。 针对较新的 TensorFlow 版本(如 TensorFlow 2.x),可以直接通过 `conda` 或者 `pip` 来安装带有 GPU 支持的 TensorFlow: ```bash # 使用 conda 安装最新稳定版的 tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu # 如果想要指定某个具体版本比如 TensorFlow 2.1 并且已知对应的 CUDA 版本,则可以通过 pip 安装 pip install tensorflow-gpu==2.1 ``` #### 设置 Jupyter Notebook 内核 为了让 Jupyter Notebook 认识到新环境中安装的 Python 解释器及其模块,需注册该环境作为可用内核之一[^4]: ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=tensorflow_gpu --display-name "Python (tensorflow_gpu)" ``` 完成上述操作后,重启 Jupyter Notebook 应能看见新增加的 kernel 选项 “Python (tensorflow_gpu)”。 #### 测试安装是否成功 最后一步是在新建的虚拟环境中运行简单的 TensorFlow 示例程序验证 GPU 是否被正确识别和支持: ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ```
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