Win10 Anaconda安装tensorflow-gpu==2.5.0

最新推荐文章于 2024-07-11 13:32:44 发布
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#tensorflow #深度学习

本文详细介绍了在Windows 10上安装CUDA 11.4、cuDNN以及Anaconda中的TensorFlow-GPU 2.5.0的步骤。首先，通过NVIDIA官网下载CUDA并进行自定义安装，注意避开可能导致失败的选项。接着，下载并解压cuDNN文件，将其内容复制到CUDA安装目录。然后，在Anaconda中创建新环境并安装指定版本的TensorFlow-GPU。最后，针对可能出现的找不到cudart64_110.dll等错误，将这些文件复制到系统目录下以解决问题。

Anaconda安装TF_GPU==2.5.0

1.安装CUDA11.4

下载CUDA11.4.1，地址链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
下载后选择默认安装位置。
自定义安装。
安装过程注意事项：
（1）若没有安装VS，则取消勾选
（2）Driver选项里注意版本，若系统版本高于CUDA的驱动版本，则取消
（3）其余事项可百度
安装失败的原因可能是安装过程勾选的有误。

2.安装cudnn

下载对应版本的cudnn，下载地址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
在这里插入图片描述
下载完毕后解压压缩包，解压后文件名为cuda，将其改为cudnn，然后将bin、include、lib/x64中的文件复制到CUDA/v11.4/对应的文件夹中。最后将cudnn整个文件夹复制到CUDA/v11.4/中。

3.Anaconda安装TF_GPU

创建一个环境，安装tensorflow-gpu==2.5.0版本。
pycharm测试：

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Windows中Anaconda安装TensorFlow 在 window 10 系统下通过Anaconda安装TensorFlow，这里默认 Anaconda 已安装。 1、打开Anaconda Prompt 2、更新conda至最新版本 在打开的 Anaconda Prompt 终端中输入： $ conda update conda 如下图所示，WARNING 提示是版本bug需要升级...
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安装教程 1.Anaconda安装 从anaconda官网下载python3.8版本 安装时勾选将anaconda加入到环境变量中 打开anaconda prompt 输入以下命令创建一个TF2.1的虚拟环境，适配python3.8版本 conda create -n TF2.1 python=3.8 选择y表示同意安装 进入TF2.1环境 conda activate TF2.1 如果是英伟达GPU，输入(没有跳过) conda install cudatoolkit=1.
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anaconda（window10）安装tensorflow-gpu（本文仅供自己记录问题，如有问题可以留言）
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0.想在Windows环境安装tensorflow-gpu，显卡必须是N卡 1.安装好Anaconda以及Pycharm（安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1K7411c7EL） Anaconda安装网址——https://www.anaconda.com/products/individual 需注意： （1）选择为所有用户安装 （2）自定义安装路径（免得占C盘空间） （3）勾选将Anaconda添加至环境变量 Pycharm安装网址——http://www.
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Tensorflow是当前主流的深度学习框架，是深度学习方向从业者和研究生的生产力工具，我在本科参加学科竞赛期间曾经安装过tensorflow1.12版本和对应的keras2.2版本，相对来说，keras提供了较多调用tensorflow的API，这极大地减轻了工作量，而新版的tensorflow2.0及以上版本自带keras，无需再另外安装。
tensorflow基础学习-anaconda方式安装tensorflow（gpu-2.5版本）
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03-23 4640
基于tensorflow1.0+太混乱了，博主转战2.5 tensorflow1.0+相应的安装过程可以见tensorflow1.15.0安装 1、安装前确定版本信息 2、创建虚拟环境 打开Anaconda中的 Anaconda Prompt 输入命令创建新的虚拟环境 conda create -n TF25GPU python=3.7.0 注意安装的版本，这里的版本和上面的表格是对应的 3、激活虚拟环境 输入命令 conda activate TF25GPU 在服务器上输入必须加入conda
安装tensorflow2.5.0
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1.安装anacoda 2.安装对应的cuda、cudnn 3.安装tensorflow。 前两部教程很多window10上通过Anaconda安装TensorFlow-GPU - 简书，Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程（包含CUDA+cuDNN安装过程） - 郭耀华 - 博客园这里记录一下第三步。 安装tensorflow。 我本意是安装tensorflow2.5.0，python3.6版本的。 然后参考网上很多教程， 第一步，创建conda的虚拟环
TensorFlow_gpu2.5.0安装
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注：原本想要安装2.8.0版本的，但是一键安装发现2.8.0版本的有问题。然后把2.8.0的环境给移除了，改为2.7.0版本的。cudnn不用登陆，可以直接右键复制到迅雷里面直接下载。预装版本：tensorflow_gpu-2.7.0。4、在annconda中创建一个环境。2、下载并安装CUDA与cuDNN。3、安装对应的tensorflow。6、测试是否安装成功。
tensorflow、python、Anaconda版本对应
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Anaconda各种版本镜像下载地址
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09-21 4773
官方地址：https://repo.anaconda.com/archive/ 清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=N&O=D 转自：https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823 ...
windows安装tensordlow2.5 最新攻略，干货满满！！！！
itquz
05-27 481
有很多小伙伴在安装tensorflow2.5版本的时候，总是报各种各样的错误，tensorflow2.5最新安装攻略！ 首先要安装annaconda 下载成功进行安装 下载11.3版本的coda 下载成功进行安装 去安装cudnn 下载成功将压缩包解压 改名为cudnn 放在你安装的coda路径 例：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3 放在这里面 ...
机器学习（1）——安装与配置 Anconda 、tensorflow、keras、jupyter notebook
尖皇
07-02 1623
Anconda的安装 这位大佬的博客讲的就较为详细了：anconda的安装教程 安装好的了anconda，juepyter notbook 就可以直接使用了，。
(gpupytorch) C:\Users\JT>pip install tensorflow-gpu==1.15 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu==1.15 (from versions: 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.5.3, 2.6.0, 2.6.1, 2.6.2, 2.6.3, 2.6.4, 2.6.5, 2.7.0rc0, 2.7.0rc1, 2.7.0, 2.7.1, 2.7.2, 2.7.3, 2.7.4, 2.8.0rc0, 2.8.0rc1, 2.8.0, 2.8.1, 2.8.2, 2.8.3, 2.8.4, 2.9.0rc0, 2.9.0rc1, 2.9.0rc2, 2.9.0, 2.9.1, 2.9.2, 2.9.3, 2.10.0rc0, 2.10.0rc1, 2.10.0rc2, 2.10.0rc3, 2.10.0, 2.10.1, 2.12.0) ERROR: No matching distribution found for tensorflow-gpu==1.15
最新发布
10-21
<think>我们正在解决用户在使用pip安装tensorflow-gpu 1.15版本时提示找不到匹配版本的问题。根据引用信息，我们可以总结以下几点关键信息： 1. 根据引用[1]和引用[4]，tensorflow-gpu 1.15.0需要与特定版本的依赖库匹配，比如tensorflow-datasets需要指定版本3.2.1。 2. 引用[3]提到，在安装前需要确认系统版本是否支持所需的CUDA版本（tensorflow-gpu 1.15对应CUDA 10.0），因为不同的系统版本可能支持不同的CUDA驱动版本。 3. 引用[2]和[5]提供了一些环境配置的解决方案，包括使用conda配置清华镜像源来加速安装，以及解决protobuf版本过高的问题。 针对用户的问题，我们可以按照以下步骤来解决： **步骤1：确认系统支持CUDA 10.0** - 由于tensorflow-gpu 1.15需要CUDA 10.0的支持，请检查你的显卡驱动是否支持CUDA 10.0。可以通过NVIDIA控制面板查看驱动版本，然后对照NVIDIA官网的CUDA Toolkit版本与驱动版本的兼容性表格。 - 如果驱动不支持，需要更新显卡驱动到支持CUDA 10.0的版本（最低驱动版本要求可以参考NVIDIA官方文档）。 **步骤2：使用conda创建虚拟环境（推荐）** - 使用conda可以更方便地管理环境，并且会自动安装匹配的CUDA和cuDNN。 - 创建环境并指定Python版本（根据引用[4]和[5]，建议使用Python 3.7）： ```bash conda create -n tf_gpu_1.15 python=3.7 conda activate tf_gpu_1.15 ``` **步骤3：配置conda镜像源（加快下载速度）** - 根据引用[5]，配置清华源： ```bash 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/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes ``` **步骤4：安装tensorflow-gpu 1.15** - 使用conda安装tensorflow-gpu 1.15（conda会自动解决依赖，包括CUDA和cuDNN）： ```bash conda install tensorflow-gpu=1.15 ``` **步骤5：如果必须使用pip安装** - 如果用户坚持使用pip，需要确保系统已经正确安装了CUDA 10.0和cuDNN 7.6（引用[4]中提到cuDNN 7.6）。 - 然后使用pip安装（可能需要指定镜像源）： ```bash pip install tensorflow-gpu==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` **步骤6：测试安装** - 安装完成后，运行以下Python代码测试： ```python import tensorflow as tf print('可用的GPU数量:', len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` - 如果输出可用GPU数量大于0，则安装成功。 **常见问题解决：** - 如果安装过程中出现protobuf版本错误，按照引用[2]的解决方案，安装指定版本的protobuf： ```bash pip install protobuf==3.19.0 ``` - 如果安装tensorflow-datasets，需要指定版本（引用[1]）： ```bash pip install tensorflow-datasets==3.2.1 ``` 通过以上步骤，应该可以解决pip安装tensorflow-gpu 1.15时找不到匹配版本的问题。如果问题仍然存在，请检查网络连接和镜像源配置。 §§相关问题§§ 1. 如何检查我的显卡驱动是否支持CUDA 10.0？ 2. 使用conda安装tensorflow-gpu时如何指定版本？ 3. 安装tensorflow-gpu后如何验证GPU是否被正确使用？ </think>### 解决 pip 安装 tensorflow-gpu 1.15 找不到匹配版本的问题 以下是完整的解决方案，结合引用内容和实际经验整理： #### 📌 核心步骤 1. **验证 Python 版本兼容性** TensorFlow 1.15 仅支持 **Python 3.5-3.7**（不支持 Python 3.8+）[^3][^4][^5] ```bash python --version # 检查当前版本 ``` 2. **使用 conda 创建虚拟环境**（推荐） ```bash conda create -n tf115 python=3.7 # 必须指定兼容版本 conda activate tf115 ``` 3. **配置清华镜像源加速安装** 根据引用 [5]，执行： ```bash 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 --set show_channel_urls yes ``` 4. **安装 tensorflow-gpu 1.15** ```bash pip install tensorflow-gpu==1.15.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### ️ 关键注意事项 - **CUDA 版本匹配**：必须使用 **CUDA 10.0 + cuDNN 7.6**（引用 [3][4] 证实） ```bash nvcc --version # 检查CUDA版本 ``` - **系统版本限制**：Windows 需确保系统支持 CUDA 10.0（如 Win10 1809 或 Win Server 2016）[^3] - **依赖库版本锁定**（引用 [1][2]）： ```bash pip install protobuf==3.19.0 # 防止高版本冲突 pip install tensorflow-datasets==3.2.1 # 兼容版本 ``` #### ✅ 验证安装成功 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出 1.15.0 print("可用GPU数量:", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` 预期输出： ``` 1.15.0 可用GPU数量: 1 # 根据实际显卡数量 ``` #### 🔧 常见错误处理 | 错误现象 | 解决方案 | |---------|----------| | `No matching distribution` | 检查 Python 版本是否在 3.5-3.7 区间 | | CUDA 驱动不匹配 | 降级显卡驱动至支持 CUDA 10.0 的版本 | | DLL 加载失败 | 安装 [VC++ 2015 Redistributable](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe) | | cuDNN 缺失 | 下载 [cuDNN 7.6 for CUDA 10.0](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) 并复制到 CUDA 安装目录 | > 提示：使用 `conda install cudatoolkit=10.0 cudnn=7.6` 可自动配置 CUDA 环境[^4][^5] ---
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