使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)

0.创建虚拟环境

0.1

conda create -n tensorflow1 python=3.7

由于下面这个protobuf包是安装tensorflow2时默认安装的依赖包,所以python版本选择3.7

不同的python版本为虚拟环境安装的依赖包和版本不会相同,以下是安装的依赖包

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第1张图片

0.2激活环境

conda activate tensorflow1

0.3conda list查看刚才安装再虚拟环境的包

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第2张图片

1.查看镜像源

conda config --show channels

2.添加镜像源

添加镜像源(永久添加)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

3.安装cudnn和cudatoolkit

3.1查看cudnn和cudatoolkit匹配的版本

conda search -f cudnn

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第3张图片

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第4张图片

3.2安装cudnn(不用再单独安装cudatoolkit,安装cudnn时会把cudatoolkit当成依赖包一起安装)

conda install  cudnn==7.6.4 

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第5张图片

查看是否安装成功

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第6张图片

4.安装tensorflow

pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i  https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

查看是否安装成功

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第7张图片

5.验收

python

import tensorflow as tf

tf.__version__

6.测试gpu是否可以使用

tf.test.is_gpu_available()

输出结果为True代表可以enable gpu,红框部分可以查看本机gpu信息

使用anaconda安装tensorflow2(python3.7)_第8张图片

7.(可选)安装jupyter notebook

Tips:

①如果取消默认安装依赖包,加上--no-deps就可以

tensorflow的版本和(cudnn+cudatoolkit)的版本一定要对的上,否则即使成功安装了tensorflow,gpu也run不起来

然后我们就可以开开心心去学tensorflow啦~


 

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