3070显卡安装TensorFlow与pytorch

一.确认显卡驱动以及安装CUDA cudnn

1.不低于我这个驱动版本即可

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第1张图片

2.安装CUDA11.2

下载参考链接

https://blog.csdn.net/qq_43682797/article/details/114525523?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162556846816780262530137%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=162556846816780262530137&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-5-114525523.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=cuda11.2&spm=1018.2226.3001.4187

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第2张图片

3.安装cudnn

把cudnn中的文件复制到cuda相应文件夹下

配置环境变量

二.安装TensorFlow

1.打开prompt

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第3张图片

2..创建虚拟环境

conda create -n tensorflow python=3.7  

遇到确认输入y

3.进入虚拟环境

activate tensorflow

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第4张图片

4.使用豆瓣源下载安装TensorFlow gpu版本

pip install tf-nightly-gpu==2.6.0.dev20210327  -i http://pypi.douban.com/simple/

5.jupyter添加虚拟环境

conda install nb_conda
conda install -y jupyter

6.打开jupyter notebook选择kernal

开始菜单下打开jupyter notebook

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第5张图片

然后在右上角找到new,进行如下选择,创建一个新的notebook

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第6张图片

以后也可以切换kernel

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第7张图片

7.验证gpu版本是否安装成功

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

3070显卡安装TensorFlow与pytorch_第8张图片

看到有True即安装成功

三.安装pytorch

1.打开prompt,创建名为pytorch的虚拟环境并计入

create -n pytorch python=3.7

activate pytorch

2.输入

pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3.jupyter添加虚拟环境

conda install nb_conda
conda install -y jupyter

4.同样测试是否安装成功

import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

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