Anaconda环境安装 Cuda安装 安装tensorflow,pytorch

Anaconda环境安装

1. 官网下载
2. Win+r cmd

输入conda，检查是否安装

输入activate,下一行输入python，检查python版本，然后exit退出。

1. 使用Anaconda两条命令，第一条新建虚拟环境conda create -n py36 python=3.6
2. 建立好虚拟环境，通过命令进入虚拟环境，退出虚拟环境。

 

Cuda安装

1. 命令提示符 nvcc -V看是否存在cuda
2. 卸载时保留以下图片内容

1. 到官网下载

选择第二个，可以下载历史版cuda,我在里面选的cuda10.1

进行下载

安装cudnn

安装tensorflow

conda  create -n tf21 python=3.7

pip install tensorflow_gpu==2.1.0 -i https://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

import tensorflow as tf

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'  # 不显示等级2以下的提示信息

print('GPU', tf.test.is_gpu_available())

a = tf.constant(2.0)

b = tf.constant(4.0)

print(a + b)

引用https://blog.csdn.net/weixin_43786241/article/details/109203995

安装pytorch

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

到pycharm下载

pytorch测试代码：
import torch

import time

from torch import autograd

#GPU加速

print(torch.__version__)

print(torch.cuda.is_available())

a=torch.randn(10000,1000)

b=torch.randn(1000,10000)

print(a)

print(b)

t0=time.time()

c=torch.matmul(a,b)

t1=time.time()

print(a.device,t1-t0,c.norm(2))

device=torch.device('cuda')

print(device)

a=a.to(device)

b=b.to(device)

t0=time.time()

c=torch.matmul(a,b)

t2=time.time()

print(a.device,t2-t0,c.norm(2))

t0=time.time()

c=torch.matmul(a,b)

t2=time.time()

print(a.device,t2-t0,c.norm(2))

引用https://blog.csdn.net/qq_36162036/article/details/107407928

注意有的显卡会操作不成功