tensorflow -gpu安裝

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首先，安裝Anoconda

1. 官網下載點我：

2.安裝
點擊 python 3.6 version自動下載x64版，下載好之后，然后安裝。

如圖，打上勾之后，一路next
3.打開終端
1）輸入conda –-version 查看版本

2）配置Python環境
我裝的是python3.5，你們可以根據情況自己選擇

conda create –n tensorflow python=3.5

3）激活python環境：activate tensorflow

?退出當前環境指令：conda deactivate

劃重點了：安裝tensorflow

?**傳統的方法就是用pip 安裝，導致后面還要下載英偉達的cuda支持以及cdnn庫**
?**我在這里介紹一種簡單的方法，不依靠pip**
?

在終端中輸入

conda install tensorflow-gpu

?2.看包中內容

如圖，cuda 9.0和cdnn 7.1.4已經自動安裝了不用再自己下載
3.安裝完之后

打開Anaconda Prompt 測試成功

希望對大家有所幫助?

如果tf報錯CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

說明版本和顯卡驅動版本不符合~不要慌也不要急

參考：

https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/archive/2018/10/15/9791365.html

jupyter 設置不同的 Python 環境

查看我的 python 環境

$ conda info -e # conda environments: # base * /anaconda3 caffe2 /anaconda3/envs/caffe2 cv /anaconda3/envs/cv tf /anaconda3/envs/tf

比如，想使用 tf 作為 jupyter 啟動時的 Python 環境

首先激活 tf 環境

$ source activate tf

在 tf 環境下安裝 jupyter

(tf) :~ $ conda install jupyter # 最左邊 環境名 tf

啟動 jupyter

(tf) :~ $ jupyter notebook

完工！恭喜成為tensorflow 受益人之一！

感悟：jupyter 如果想使用不同的 Python 環境，就需要在這份 Python 環境下安裝一份 jupyter，并且在啟動前，先 activate 這個環境。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【tensorflow】tensorflow -gpu安装及jupyter环境更改的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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