win10 anaconda cuda11.1 安装 tensorlfow-gpu 环境

注：之前写的那篇文章虽然安装成功了，但用不了gpu，今天从新弄一下，让它支持gpu

win10 anaconda 安装 tensorflow-gpu 及 jupyter notebook - Tiac - 博客园 (cnblogs.com)

 

本文链接：win10 anaconda cuda11.1 安装 tensorlfow-gpu 环境 - Tiac - 博客园 (cnblogs.com)

 

前期准备：

在安装 tensorflow-gpu 之前，请确认你已经安装好了 cuda 工具包及 cudann 补丁

CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDANN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

注：需要注册一个 英伟达的 开发者账号

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一、安装 anaconda

https://www.anaconda.com/products/individual

注1：选择适合自己的版本下载安装即可

注2：为了不必要的麻烦，建议先卸载系统已安装的python，然后使用anaconda默认环境的python做为系统默认的python 

  

 

二、安装 tensorflow-gpu

安装好 anaconda 后，win+q 搜索 ana ，选择打开 Anaconda Navigator

 

三、修改 anaconda 源

打开 C盘 > 用户 > {用户名}，例如：C:\Users\Tiac

创建或修改 .condarc 文件并保存，内容参考 https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

 

四、创建 tensorflow-gpu 环境，并安装 tensorflow-gpu

参考链接：TensorFlow — Anaconda documentation

官方教程里有几种方法来安装 tensorflow-gpu，我试了，只有安装 nightly 版本的才比较正常（支持gpu）

conda create -n tf-n-gpu python
conda activate tf-n-gpu
pip install tf-nightly-gpu

 

五、验证环境是否正常

python
import tensorflow as tf
tf.__version__
tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')

 

注：如图所示，tensorflow已安装正常，可以识别到电脑的gpu

 

六、安装 jupyterlab

参考 jupyter 官方文档，用 conda 命令安装 jupyterlab

 https://jupyter.org/install.html

conda install -c conda-forge jupyterlab

 

 七、运行 jupyter-lab 及测试

 

 

 

 

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 完。