3070显卡安装TensorFlow与pytorch |
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3070显卡安装TensorFlow与pytorch
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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
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
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
1.打开prompt
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
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 jupyter6.打开jupyter notebook选择kernal 开始菜单下打开jupyter notebook
然后在右上角找到new，进行如下选择，创建一个新的notebook
以后也可以切换kernel
7.验证gpu版本是否安装成功 import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())
看到有True即安装成功 三.安装pytorch1.打开prompt，创建名为pytorch的虚拟环境并计入 create -n pytorch python=3.7 activate pytorch2.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.html3.jupyter添加虚拟环境 conda install nb_conda conda install -y jupyter4.同样测试是否安装成功 import torch flag = torch.cuda.is_available() print(flag) |
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