anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326…

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d…

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip…

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 安装环境要求: Windows 64位 python 3.5 pip 9.0.1 tensorflow 0.12.0 cuda8.0 cudnn5…

环境配置说明: 因项目需要,需要写一个说明文档交付公司人员,指导其进行环境的安装 1. 安装 Anaconda 进入清华开源软件镜像站,其网址如下:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载相应的版本: 移动到服务器后,运行bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 进行安装: 根据相应提示回车即可 Welcome to Anaconda3 2019.10 In order to conti…

首先要说,官网上的指南是最好的指南. https://www.tensorflow.org/install/install_windows 需要FQ看. 想要安装gpu版本的TensorFlow.我们需要安装 Cuda 和Cudnn 需要注意的是,他们的版本极其重要 cuda必须是8.0的,不能是最新版的9.0 cudnn必须是v6.0,不能使v5.1或v7.0 TensorFlow需要是1.3版本的 cuda可以从官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-d…

不多说,直接上干货! 再写博文,回顾在Windows7上安装TensorFlow-GPU的一路坑 Windows7上安装TensorFlow的GPU版本后记 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7…

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud…

安装mxnet GPUsudo pip install mxnet-cu80==1.1.0 推荐pip安装mxnet,土豪gpu版本: pip install mxnet-cu90==1.0.0 豪华至尊gpu+mkl版本 pip install mxnet-cu90mkl==1.0.0 (1)使用系统python验证,命令行中输入:python 1,cpu: from mxnet import ndx = nd.array([1,2,3])x.contextcpu(0) 2,GPU from…

综合上述两个帖子: https://www.cnblogs.com/huadongw/p/6161145.html https://blog.csdn.net/u011587516/article/details/78995186 先把之前安装的xgboost都卸载干净: pip uninstall xgboost 确保电脑里安装了cuda. 然后按照下面的步骤来安装GPU版本的xgboost: $git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgb…