tensorflow基于GPU环境配置

最新推荐文章于 2025-06-14 14:29:21 发布
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分类专栏： 数据分析 文章标签： tensorflow 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yaoming168/article/details/72854678
本文介绍Anaconda——一款优秀的科学计算Python环境，内置多种常用库，特别适合机器学习和数据挖掘工作。推荐将其作为TensorFlow的首选Python环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、Anaconda

是目前最好的科学计算的Python环境，内置了数百个Python经常使用的库，

也包括许多我们做机器学习或数据挖掘的库，包括Scikit-learn、Numpy、Scipy

和Pandas等，其中还有一些TensorFlow的依赖库，推荐同学们使用Anaconda作为

Tensorflow的Python环境。

Windows原生环境配置Tensorflow使用GPU
天然玩家的博客
07-21 1156
本文讲解如何在Windows原生环境搭建可调用GPU设备进行计算的Tensorflow2.x环境。 区别于WSL，使用Windows原始环境作为开发环境。
第36步 深度学习图像识别：TensorFlow-gpu环境配置
Jet4505的博客
06-12 3378
第36步 深度学习图像识别：TensorFlow-gpu环境配置
tensorflow-gpu环境的详细配置过程
qq_50564403的博客
11-17 1097
Tensorflow-gpu环境配置（详细）
tensorflow-gpu 环境配置
qq_40959462的博客
09-21 557
conda create --name tensorflow2.3.1 python==3.8.3conda activate tensorflow2.3.1conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5pip install tensorflow-gpu==2.3.1 seaborn pandas jupyter notebook -iSimple Index
【TensorFlow GPU 环境配置指南 (Conda)】
最新发布
stt666的博客
06-14 515
我这里提供了一种使用 Conda 快速配置 TensorFlow GPU 环境的方法。该方法的最大优势在于，在操作系统级别手动安装 NVIDIA 驱动程序之外的，Conda 会在虚拟环境中处理好这一切，极大地简化了配置过程并保证了版本兼容性。
基于GPU的tensorflow环境配置
weixin_44154096的博客
11-14 579
这是19年初学faster rcnn时记下的一些笔记。 这几天主要的任务是用tensorflow配置并运行Faster-RCNN，配置好笔记本的环境，下载好各个需要用到的库。虽然说下几个软件说起来是很轻松的事，但这学期一直在不断的尝试配置tensorflow的GPU版本，但每次都因为一些解决不了的原因失败了，网上的教程太多了，自己也分不清该按照哪个版本来。 这次经过几天的不断尝试，终于成功地运行了Faster-RCNN，用的是同学已经训练过的模型。下面先讲配置步骤： 首先是下载并安装好cuda和cudnn，
tensorflow-GPU环境配置
qq_43719529的博客
03-12 5249
0. 前言 本文主要介绍tensorflow-GPU环境配置，预计一小时完成。 前些日子开始入手学BERT来解决一些实际的问题，无奈环境的安装耗费了许多时间，消磨了一个初学者太多的耐心。 好在，终于走通了一条比较简单的路。现在特意记下来给以后的自己看，也帮助更多迷茫的人，节省一些前期的成本，拒绝‘从入门到放弃’，BERT，跑起来！！！ （关于具体怎么使用谷歌预训练好的bert，在下篇博文续写。） 1. 环境简介 1.1. 环境配置 anaconda + pycharm tensorflow 1.13.1-
tensorflow ---gpu的环境配置
JEREMY的博客
04-25 2782
先鼠标右键查看对应的CUDA的版本： 根据本机的CUDA、cuDNN版本确定python及TensorFlow版本。如下表所示：tensorflow_gpu版本 Python 版本 cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.4.0 3.6-3.8 8.0 11.0 tensorflow_gpu-2.3.0 3.5-3.8 7.6 10.1 tensorflow_gpu-2.2.0 3.5-3.8 7.6 10.1
如何安装Tensorflow和GPU配置
m0_62393515的博客
05-28 1351
课题组某一台服务器升级后，很多环境丢失了，4块3090的GPU的驱动已安装好，但没有公用的Tensorflow可使用。于是自己鼓捣了一番Tensorflow的安装，等管理员安装公用的环境不知道要到猴年马月……目标是：安装Tensorflow 2 并调用GPU加速。
笔记本windows10 + Anaconda3 + PyCharm 基于TensorFlow-GPU1.15环境配置
weixin_49764531的博客
06-24 716
1、配置前的准备 1.1环境要求 python3.6 TensorFlow-GPU1.15 CUDA9.0 + CUDNN7.3 1.2Anaconda的安装 直接官网下载即可 1.3PyCharm的安装 同上，官网下载即可 1.4Anaconda的虚拟环境常用命令 （1）检查conda版本 conda --version （2）列出所有环境 conda env list （3）查看环境中安装的包 pip list （4）conda升级 conda update conda # 升级co
配置Tensorflow使用GPU加速（Tensorflow2.6.0，Python3.6-3.9，CUDA11.2，cuDNN8.1）
m0_68167270的博客
06-04 5345
对于刚使用Tensorflow的朋友来说，配置环境并使用GPU进行加速也是件令人头疼的事情，纯自己折腾会遇到比较多的坑，我对我安装Tensorflow的过程进行总结，我所安装的Tensorflow版本是2.6.0，与之对应的Python为3.6-3.9，CUDA为11.2，cuDNN为8.1。
tensorflow GPU环境配置
wangxiaopeng0329的博客
06-16 1022
1.首先安装CUDA a.首先安装一些依赖 sudo apt-get update sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-rec
win10搭建tensorflow-gpu环境
weixin_30569001的博客
08-26 220
昨天辛苦的配了GPU环境，记录一下防止以后还需要用到。 我配GPU的目的是用tensorflow的gpu来加速 不用ubuntu是因为一来不习惯，二来我不会配ubuntu的扩展显示器，就更不习惯了，习惯了两个屏之后，一个屏看的着实有点难受 一、自己的环境 操作系统：win10 GPU：GTX1050+CUDA9.0+cuDNN IDE:Pycharm 框架：tensorfl...
Win环境下配置tensorflow GPU环境
ice
06-20 1556
win下配置tensorflow的gpu环境，第一个方法亲测有效，第二个也亲测有效。
TensorFlow使用GPU环境搭建
数据之旅的点点滴滴
11-30 819
一开始我只装了tensorflow，没有装tensorflow-gpu，先pip install 安装一下tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu==1.15.0-i https://pypi.doubanio.com/simple/ 血与泪的教训告诉我不要装高版本的比如tensorflow2以及低版本的比如1.10 然后python命令行输入 ...
全网最详细的深度学习tensorflow-gpu环境配置
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惜洛-Jankin的博客
04-03 2万+
学习深度学习第一步就是环境的配置，相信很多小伙伴已经被什么anaconda，tensorflow，Pytorch，cuda这些东西搞得晕头转向，今天带大家详细配置深度学习的环境，这一篇准要教书tensorflow框架的配置。 1.概述 配置深度学习环境首先需要了解一下安装的这些东西是什么，就不会晕头转向了。 ①python：这个不用多说，python是跑深度学习的主流语言，因此首先需要安装python了，详细的安装可以看下面这一篇文章Windows环境安装Python编译环境与开发工具（pycha.
深度学习【PyTorch和TensorFlow】使用GPU环境配置
qq_51366016的博客
02-16 2676
深度学习【PyTorch和TensorFlow】使用GPU环境配置：cuda以及cudnn的下载于安装
配置tensorflow-gpu环境的一天
xu823508091的博客
04-30 381
新买了小新air15，里面有配的MX250 2G，想着终于可以享受用显存跑程序的日子了，但现实总是如此骨干，too young too simple...事实上gpu跑模型竟然比原来cpu跑的的慢了100秒！ 不过gpu毕竟只有2G，虽然是新出的但还是期望不能太高，这里记录下我安装tensorflow-gpu遇到的坑，希望以后镀金可以买更高性能跑得起的gpu23333 1、安装版本问题 te...
Ubuntu14.04下使用Anaconda配置Tensorflow-GPU环境实战
5. 安装TensorFlow：在激活的环境中，使用pip安装TensorFlow，命令为`pip install tensorflow-gpu`，这会自动处理依赖项并安装TensorFlow的GPU版本。 6. 配置环境变量：可能需要根据实际情况配置环境变量，比如CUDA...
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