Win10+tensorflow1.14.0+cuda10.0环境配置

最新推荐文章于 2025-04-16 15:35:19 发布
最新推荐文章于 2025-04-16 15:35:19 发布
阅读量8.7k 收藏 31
点赞数 1
分类专栏： 环境配置 文章标签： 环境配置
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yipianbingxinzb/article/details/98745720
版权

经过长时间踩坑，终于在自己电脑上配置好tensorflow1.14.0+cuda10.0，最开始在电脑上安装cuda10.1版本，后来安装tensorflow出现问题，加载不了tensorflow模块，换成cuda10.0，最后安装成功。
本机机型：拯救者Y7000P-1060
1、安装VS2017，VS2017社区版可以免费安装，下载地址VS2017下载；
2、安装annaconda，annaconda的安装可参考：annconda安装
通过conda --version查看annconda版本信息，确定annconda安装成功。
查看annaconda版本
3、安装CUDA
查看显卡信息，鼠标右键，可以看到NVDIA控制面板如下图，如果无NVDIA控制面板信息，说明显卡驱动可能未安装或者安装有问题，需要重新安装。
可以选择去NVDIA官网手动搜索对应的驱动程序，但是安装最新的驱动的时候经常会出现兼容性问题，导致安装失败，驱动官网下载地址如下：

最低0.47元/天 解锁文章
安装tensorflow-gpu-1.14.0+cuda10.0+cudnn7.4.0+python3.7
qq_41286751的博客
05-20 1928
本文给出总体思路，大家安装后，记得验证一下是否成功
笔记本Win10+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.4.1环境配置，从下载到使用全过程
qq_22831229的博客
04-23 1842
环境配置之路，远且一步一坑，来说一下我的环境配置之路吧！ 实验设备及参数 电脑：联想拯救者r9000p2021 系统：Windows 10 专业版20H2 显卡：NVIDIA GeForce RTX 2060 with Max-Q Design 驱动版本版本：27.21.14.5752 Python版本：3.5 tensorflow版本：1.14.0 cuda版本：10.0 cudnn版本：7.4.1 第一步 下载 下载Visual Studio 2017 提取码：VSVS...
深度学习框架入门：PyTorch、TensorFlow 与 CUDA 配置详解
最新发布
qq_36633599的博客
04-16 490
介绍 PyTorch 和 TensorFlow 的基础功能、CUDA 的 GPU 加速机制、以及本地环境配置与常见 IDE 问题解决方案，适合初学者与 AI 工程转型者阅读。
win10+tensorflow1.14+cuda10安装踩坑
动感波波
07-04 1万+
tensorflow1.14安装记录 需要python3.7，cuda10，cudnn7.6，visual studio 2017 可以用visual studio 2017 community 版本 ，win10 sdk要加上，build tools要装上 cuda10.0安装不上报错visual studio integration failed，选择自定义安装，去掉visual stu...
tensorflow-gpu1.14.0/cuda10.0/cudnn7.4.1环境搭建
格桑08的博客
05-15 1135
​ 我的个人电脑是win10系统，其GPU是双显卡：1.Inter® UHD Graphics 630；2.NVIDIA GeForce GTX 1660Ti，显存为6GB，因此我去搭建tensorflow-gpu环境。 搭建好的环境： win10系统 pycharm与Anaconda3-2019.10软件 在Anaconda3-2019.10下创建虚拟环境DeepLearnFromTensorflow 在DeepLearnFromTensorflow下安装python=3.7、tensorflow-g
Windows安装tensorflow-gpu=1.14.0&CUDA=10.0&cuDNN=7.4 （多版本CUDA共存）
weixin_44589540的博客
11-01 3384
的版本，可以把鼠标放在上面，在左下角会显示版本号，这里选择安装适用于。（这一步的选项非常重要，如果勾选了其他的可能导致高版本已安装的。这里使用默认的安装位置就可以，可以记一下安装位置，后面需要用到。（注意如果原本已经打开了终端，需要关闭重新打开），第二个语句我第一次运行一直没有输出最后的。，还以为安装出错了，结果第二次运行成功输出。，如果需要安装高版本的需要先更新显卡驱动。的路径，我猜测这一步不是必须要做的hhh。配环境实在不易，给自己鼓个掌，加油~对于第一个语句，会输出很多行。的环境配置，需要先安装。
magicbook2018+MX150+win10+显卡驱动445.87+cuda_10.0.130+cudnn_v7.6.4.38+conda4.8.3+tensorflow1.14.0
12-21
- **创建虚拟环境和安装TensorFlow**：通过Anaconda Prompt创建新的虚拟环境，激活环境后使用pip或conda安装TensorFlow-GPU 1.14.0，确保所有库在虚拟环境中运行。 这个配置适合进行基本的深度学习工作，特别是当...
RTX2060+python3.6+Tensorflow_gpu1.14.0+CUDA10.0+cuDNN7.6.4安装教程
colby_zhang的博客
07-18 1283
RTX2060+python3.6+Tensorflow_gpu1.14.0+CUDA10.0+cuDNN7.6.4安装教程 首先安装Tensorflow_gpu1.14.0 GPU版本 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14 这里选择清华源是因为下载速度很快 然后安装CUDN10.0 为什么安装这个版本是由于查阅了一些网上资料，认为在我的这个驱动程序的版本下最稳定的CUDN版本是10，虽然我
【技巧】linux windows mac 下TensorFlow不同版本与cuda版本之间的对应关系
鱼大
07-01 684
https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems 经过测试的构建配置 Linux CPU 版本 Python 版本 编译器 构建工具 tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 te
Win10系统从NVIDIA driver版本匹配开始配置Keras训练环境
weixin_40198079的博客
10-21 2953
Win10系统从NVIDIA driver版本匹配开始配置Keras训练环境 由于最近只能使用Windows系统训练神经网络，但是程序总是不调用GPU而拖慢了工作进度，因此踏上了配置环境的不归路，在此记录一下配置环境的真正流程和我遇到过的所有坑，希望对大家有所帮助。 文章目录Win10系统从NVIDIA driver版本匹配开始配置Keras训练环境一、确定要安装的TensorFlow-GPU、CUDA、cudnn的版本二、安装NVIDIA显卡驱动1.查看显卡驱动版本是否满足CUDA版本的要求2.更新驱动
windows下深度学习框架搭建：tensorfow-gpu1.14.0+cuda10.0+cudnn7.4+python3.6
weixin_46034036的博客
12-16 2805
windows下深度学习框架搭建：tensorfow-gpu1.14.0+cuda10.0+cudnn7.4+python3.6
Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0
08-19
主要介绍了Visual Studio 2019下配置 CUDA 10.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
在2023年，在Ubuntu 18中 安装tensorflow 1.14.0+cuda 10.0/10.2 + 对应版本的cudnn 7.6.5 +GTX 960/2080ti/QuadroP600
eloudy的专栏
08-07 1010
sudo apt install python3.7sudo rm /usr/bin/python3sudo ln /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python3sudo apt install python3-pipsudo pip3 install Cython sudo pip3 install numpy==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
mjiansun的专栏
03-27 2万+
cuda、cudnn与tensorflow版本下载https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel cudnn和cuda的关系:https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/80980940 亲自尝试成功的版本号对应： （1）win10，cuda10.0，cudnn-10.0-wind...
【Windows10 Tensorflow-gpu==1.14 CUDA版本问题】
@Elaine
03-08 1145
windows10 下 tensorflow-gpu==1.14 仅支持CUDA10.0，其他任何版本的CUDA都会报错。 如果安装的CUDA非10.0，无需卸载，只需另外下载一个CUDA10.0即可。多版本CUDA同时存在，如何使用，见本博客中相关文章。 使用镜像源安装tensorflow时超时问题，处理方法见本博客相关文章。 ...
tensorflow1.14.0  包含了1.x和2.x内容，此后版本要求兼容该版本
studyvcmfc的专栏
04-13 1284
tensorflow1.4 包含了1.x和2.x内容，此后版本要求兼容该版本 https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/97613292
虚拟环境tensorflow1.14.0
weixin_57354186的博客
03-20 314
conda install cudatoolkit=10 -c http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/mainconda install cudnn=7.4pip install --ignore-installed --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0
使用protobuf解析tensorflow pb模型
azheng_wen的博客
06-27 1363
1、安装protobuf,使用protoc把tensorflow模型中的proto文件转换为对应的.h和.cc，如下图所示： 解析用到的proto位置大概在tensorflow\core\framework和tensorflow\core\protobuf，当然这里面的proto比较多，只要把graph.proto包含的proto文件用到就可以了。 proto里面有syntax = "pr...
tensorflow1.14.0环境安装（win10）
热门推荐
cccccly1的博客
02-25 3万+
1.首先安装Anaconda（用来管理下载的环境） 官网下载链接 ：选择win 64位下载即可。 下载后exe安装，可能需要注意的是会询问你是否添加到环境变量中，可以选择不添加，以后开Anaconda可以用开始里面的Anaconda Prompt打开。 2.安装CUDA10.0&cuDNN 教程 CUDA10.0官方下载地址 注意选择local本地安装 ...
CUDA10.0+Py3.7.7+TF1.14.0+PyTorch1.2.0深度学习环境配置详解
深度学习环境配置流程涉及多个关键组件和步骤，以确保在Windows 10系统上运行CUDA 10.0、Python 3.7.7、TensorFlow 1.14.0以及PyTorch 1.2.0。以下是详细的配置步骤： 1. **硬件配置**： - 显卡：NVIDIA GTX 960，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值