1.安装好cuda和cuDNN2.查看所匹配版本进行安装tensorflow-gpu。

强化学习环境全库安装从mujoco200到spinningup（上篇）前言一：安装Mujoco200物理引擎二.创建conda虚拟环境1：选择python版本2.创建conda虚拟环境三.安装tensorflow-gpu

cudacudnnanacondapycharm导入代码下载数据下载训练好的vgg16运行train.py运行demo.py小白，第一次搭这个环境，花了很长时间，先是搭的cpu版本的，后来又尝试了gpu版本的，中间也有各种错误，这篇文章是tensorflow-gpu

点击查看：Tensorflow+OpenCV口罩识别系统文件大小：288M操作系统：Windows10旗舰版开发工具：Python开发语言：.py简要概述：口罩检测模型在Keras当中的实现所需环境tensorflow-gpu

Windows10系统tensorflow-gpu=2.3.1版本安装心得前言一、直接安装二、解决办法总结前言本文章是安装了pytorch-gpu版本后，记录本人搭建tensorflow-gpu环境踩的坑

记录一下windows安装tensorflow-gpu2.2.0过程查看自己的显卡驱动版本及支持的cuda版本首先我的电脑显卡配置是rtx2070super，相应的驱动程序版本为如下图所示（建议要手动去官网安装最新的几个版本的显卡驱动，如果找不到去问下买显卡的客服）其中我所支持的cuda版本为（可以在nvidia控制面板左下角系统信息查看，如下图，就是NVCUDADLL那一栏），我的显卡最高支持的

注意要与后面安装的tensorflow-gpu版

文章目录引言配置版本匹配问题Windows系统LinuxMAC_OS配置环境变量安装Pytorch验证是否安装成功安装tensorflow-gpu验证是否安装成功：参考资料引言本文主要是介绍在Ubuntu

Anaconda的安装步骤可以阅读此篇博客：Anaconda安装步骤（Windows10）1.打开AnacondaPrompt2.输入下面命令，利用Anaconda创建一个python3.8的环境，环境名称为tensorflow-gpu

，这一步使用清华大学的anaconda源，参考地址如下https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/step2.配置python3.6的环境(因为tensorflow-gpu

一、linux服务器上非root用户下的尝试（成功）因为自己的机子太差了，所有从学校申请了一个服务器的账号，之前按照网上的教程，在自己的用户目录下裸装了python3.6。本来想继续裸装来着，但是尝试了很多方法，出了太多奇奇怪怪的问题，最终选择在anaconda环境下安装。首先安装cudahttps://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?t

昨天的刚接触服务器，今天就可以跑模型了，还挺爽的。系统：本地windows，服务器Centos7，64位安装包：MobaXterm，cuda9.0，cudnn，Anaconda（资源下载链接：https://pan.baidu.com/s/16YbybsV3jTjKDm48tcVg4A提取码：ng64）1.安装MobaXterm（是自己电脑与服务器远程连接的可视化软件，操作简单），具体看安装使用教

实验室新服务器安装tensorflow-gpu，之前安装过一次cpu版本的tensorflow，这次安装gpu版本，出现很多的错误，这里特意将安装tensorflow-gpu的正确方法记录下来，希望对其他人有所帮助

Anaconda安装地址：Anaconda下载安装：shAnaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh创建虚拟环境&安装tensorflow-gpu：#创建虚拟环境condacreate-npy37python

[email protected]英文原版配置需求显卡:ATiTANV或更高.硬盘:128GSSD.Python版本：python3.5或更高.CUDA:cuda10.CUDNN:cudnn7.4.5或更高.Tensorflow-gpu

前两部教程很多window10上通过Anaconda安装TensorFlow-GPU-简书，Win10Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程（包含CUDA+cuDNN安装过程）-

目录环境配置Miniconda3安装tensorflow-gpu安装本人配置：RTX3080Ubantu环境配置：tensorflow-gpu=2.5.0cudatoolkit=11.3.1cudnn=

文章目录前言一、安装Anaconda二、安装显卡驱动三、安装GPU版Tensorflow四、安装CUDA五、安装cuDNN六、安装Pytorch七、安装Pycharm总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本文介绍Ubuntu20.04上安装Tensorflow-gpu2.5.0和pytorch(GPU),以及Anaconda+pycharm，亲测好用，其他版本可以自行查阅按照此方法安装。

安装cuda10.1安装tensorflow-gpu的1版本会出现一些问题，应该在安装之前先输入condainstallcudatoolkit=10.0在安装cudatoolkit之后再进行安装tensorflow

【整理自用】1.打开AnacondaPrompt2.(base)C:UsersASUS>condacreate-ntf13python=3.6.5注：我的python版本是3.6.53.安装失败：Solvingenvironment:failed4.将下面的内容粘贴在.condarc文件中即可。注：.condac文件可通过在anacondaprompt中输入“condaconfig--show-s

WARNING:root:Limitedtf.compat.v2.summaryAPIduetomissingTensorBoardinstallation.是因为tensorboard版本与tensorflow-gpu

Anaconda安装安装程序中记得选择添加到环境变量Anaconda虚拟环境配置在AnacondaPrompt中输入：condacreate-ntfpython=X.X.Xpython版本根据需要选择，这里选择的是python3.7版本。运行后输入y进行安装配置CUDA激活虚拟环境：在AnacondaPrompt中输入：condaactivatetf英伟达显卡安装GeforceExperience

个人公众号查看机器GPU的使用情况定时更新显示机器上gpu的情况，#10s刷新一次nvidia-smi-l10动态申请显存config=tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth=Truesession=tf.Session(config=config)限制GPU使用率config=tf.ConfigProto()config.gpu_optio

TensorFlowGPU版环境搭建首先要了解显卡性能及支持的CUDA版本查看CUDA和cuDNN与tensorflow-gpu对应的版本开始安装安装CUDA安装cuDNN安装tensorflow-gpu

工欲善其事，必先利其器。我将在此账号总结我入门过程中的经验和走过的弯路。在本文中，我将以tensorflow为例展示深度学习的环境配置方法。话不多说，我们开始。第一步:安装cuda1.首先查看本机显卡对应的cuda版本，本机cuda版本为11.1，后面选择的cuda版本不要超过这个版本就好。首先进入英伟达控制面板然后点击帮助——系统信息——组件可以看到我的cuda是11.1.1142.进入http

condainstallcudatoolkit==11.2.2环境：Windows10，Anaconda4.10.3，python3.8.5，tensorflow-gpu=2.6.0完整错误如下：ERRORconda.core.link

首先说明本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu

在Windows下安装TensorFlow-GPU版一、准备工作1、确定TensorFlow版本2、确定Python、cuda、cuDNN的版本二、开始安装1、安装Anaconda2、安装Python方法一

目录一、准备工作1、确定自己的电脑上能够配置GPU环境。2、在Tensorflow官网找到对应版本二、安装anaconda1、安装Anaconda的好处主要为以下几点：2、下载3、安装4、创建一个虚拟环境5、安装JupyterNotebook三、安装CUDA四、安装CUDANN1、安装方法12、安装方法2一、准备工作1、确定自己的电脑上能够配置GPU环境。方法：打开控制面板，找到设备管理器找到显示

版本信息确认Tensorflow-GPU的安装对版本要求很高，在下载之前一定要将电脑自带显卡、python、CUDA和cuDNN的版本信息核对清楚。

报错背景：通过Anaconda搭建tensorflow-GPU环境，准备跑Unet-Mobile网络的train文件报错显示：解决方法：在报错语句的“keras”前加上“tensorflow.”解决过程

⚠TensorFlow-GPU执行模型训练时报错：InternalError:Failedcopyinginputtensorfrom/job:localhost/replica:0/task:0/device

Tensorflow-gpu安装基于gtx1060最近学习tensorflow，网上各种gpu版本的安装太乱了，自己整合了一个CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda

原因1.CUDA、cudnn、Tensorflow、python版本并不配套！！！（大多都是这个原因）2.CUDA没有装好：3.环境变量没配置好4.NVDIA驱动版本太低不合要求5.以前的tensorflow没有卸载干净6.装了多个Tensorflow（少见，但我就是这个原因！！！）其它问题1.VS20XX，如VS2017必须要装吗？2.CUDA是精简安装还是自定义安装？3.CUDADriverV

在我安装tensorflow-gpu的时候遇到一系列的问题最后看了这个文章，豁然开朗。

一、Ubuntu18.04.5LTS系统安装本博客只为记录个人工作站配置的具体过程，主要是一些资源汇总，由于每台电脑上的系统及操作环境都有所区别，所以我的操作能行不代表所有的操作都是这样，要随机应变。1、Ubuntu系统历史各个版本下载链接：http://old-releases.ubuntu.com/releases/本博客下载安装的是：ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.

因为要使用pytorch，所以安装的cuda10.2（这个cuda指的是英伟达官网那个2G多的exe安装文件）但是，tensorflow官网上展示的cuda版本和tensorflow-gpu版本对照中，

一开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年1月9日集成开发工具：jupyternotebook6.5.2集成开发环境：Python3.10.6第三方库：tensorflow-gpu、numpy、matplotlib.pyplot

一、安装tensorflow-gpu2.3.0二、配置其他相关的库很多人以为安装完tensorflow-gpu就是一切都结束了，但是殊不知，python中的很多库，比如numpy，matplotlib等库

在进行内核选择之前，我已经安装好了anaconda，并且在anaconda中安装好了tensorflow-gpu版本的环境（环境名称为tensorflow，python版本为3

PyTorch-GPU版本、Tensorflow-GPU版本配置PyTorch-GPU版本的配置NVIDIA驱动下载Anaconda中的安装补充安装其他版本的PyTorch-gpu的方法检验安装是否成功附

关于Anaconda3安装的tensorflow-gpu使用时出现报错Couldnotfind'cudart64_100.dll’解决方法tensorflow-gpu简便安装方法首先记录一下如何在Anaconda3

错误：Couldnotloaddynamiclibrary‘cudart64_101.dll‘Couldnotloaddynamiclibrary‘cublas64_10.dll‘Couldnotloaddynamiclibrary‘cufft64_10.dll‘Couldnotloaddynamiclibrary‘curand64_10.dll‘Couldnotloaddynamiclibrar

文章目录楔子anconda的安装：CUDA，cuDNN的安装：tensorflow-gpu的安装：配置一个tensorflow的环境：安装tensorflow-gpu：安装spyder：pytorch安装

安装windows10RTX3060tensorflow的开发环境1.环境的选择2.cuda的安装和对应的配置3.cudnn的配置4.配置对应的环境变量5.安装对应的tensorflow-gpu版本1.

我的安装经过复盘：一开始为了避免手动安装显卡的cudnn那两个组件，采用anaconda进行安装TensorFlow-gpu和keras先下载安装anaconda3，然后新建并激活环境tesla，使用的

目的：用GPU跑通MaskRCNN项目源码使用搭配：win10+CUDA10.0+cudnn7.6+tensorflow-gpu1.14+NVIDIA显卡GeforceMX350其他必备包：numpy1.19.5、scipy1.5.4、Pillow8.3.1、cython0.29.24、matplotlib3.3.4、scikit-image0.17.2、keras2.0.8、opencv-pyt

安装tensorflow-gpu2.0.0+CUDA10.0+cudnn(7.4以上版本)在进行tensorflow学习的时候，对于神经网络等计算量很大的程序，用tensorflow-gpu运行是比较快的

这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的：方法一：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"#这里的数字代表第几块显卡查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令nvidia-smi但是，我试了一下，不太ok。方法二：卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的好不容易装上的，如果可以用其他的

Linux安装TensorFlow-GPU==1.14.0版本1.首先确保linux环境干净以及没有tensorflow2.常规安装TensorFlow方法直接使用pip3installtensorflow-ihttps