Anaconda-Tensorflow-PyTorch-GPU配置流程

发布网友发布时间：2024-09-30 22:51

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热心网友时间：2024-10-13 02:35

为配置Anaconda-Tensorflow-PyTorch-GPU环境，具体步骤如下：

首先，安装opencv，通过在PyCharm的PyTorch环境下控制台输入代码默认安装最新版本的opencv。

接下来，进行PyTorch配置。与Tensorflow配置类似，只需更改安装时的包名即可。

具体安装流程如下：

第一步，打开NVIDIA控制面板，确认CUDA信息并下载CUDA。在指定网址下载最新版本11.2的CUDA，确保符合需求。

第二步，查看CUdnn与CUDA的对应关系，下载CUdnn。

第三步，查找与之对应的Tensorflow-gpu版本。

第四步，在cmd中执行创建Anaconda环境的命令：conda create –n tensorflow python=3.7 activate tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i pypi.douban.com/simple。

确保第三步的命令成功执行，必要时可以重复执行以确保安装完成。

如果在执行第三步时遇到网络连接错误，应修改安装命令为：pip install tensorflow-gpu==2.4.0 -i pypi.doubanio.com/simpl... --trusted-host pypi.doubanio.com，确保安装过程顺利。

第五步，添加环境变量。

第六步，在cmd中测试安装环境。

第七步，在PyCharm中引入tensorflow-gpu。新建项目并选择依赖的python版本，测试代码。

测试结果显示：GPU True，表明配置成功。

应注意，使用版本2.4.0的tensorflow-gpu时，执行tf.test.is_gpu_available()可能会出现警告，但不影响正常使用。

常见问题处理方法已包含在上述步骤中，确保安装过程顺利进行。