DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

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本文提供了详尽的深度学习环境搭建步骤,包括安装Cuda、Cudnn和Tensorflow GPU。强调了版本兼容性及环境变量设置的重要性,以确保GPU加速功能的正常工作。

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DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

在进行深度学习的开发之前,准备好一套完整的基于Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn的开发环境是非常必要的。下面将为大家介绍如何安装搭建这样一个环境,并提供完整的源代码和相应的描述。

  1. 安装Cuda

首先需要安装NVIDIA的Cuda,它是深度学习计算的核心部分。可以去NVIDIA官网上下载适合自己电脑的版本,然后安装即可。安装完成后,需要将Cuda的路径添加到系统环境变量中。

  1. 安装Cudnn

接着需要安装Cudnn,它是Cuda的补充库,加速深度学习的训练。同样也是需要到NVIDIA官网上下载相应的版本并安装。安装完成后,需要将Cudnn的路径添加到系统环境变量中。

  1. 安装Tensorflow/tensorflow_gpu

接下来就可以安装Tensorflow或者Tensorflow_gpu了。可以通过pip命令安装,例如:

pip install tensorflow

或者:

pip install tensorflow-gpu

如果安装的是ten

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