一、安装conda

conda配置镜像并安装gpu版本pytorch和tensorflow2

 

 

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 二、安装CUDA

1、查看显卡型号:我的电脑——》管理---->设备管理器——》显示适配器,可以看到GTX1060

conda配置镜像并安装gpu版本pytorch和tensorflow2

 

 2、下载相应的控制面板

conda配置镜像并安装gpu版本pytorch和tensorflow2

 

 3、查看控制面板:控制面板-》硬件和声音-》NVIDIA控制面板,左下角系统信息,组件。

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注意,路径不要变

 conda配置镜像并安装gpu版本pytorch和tensorflow2

一、删除镜像

# 换回默认源(清除所有用户添加的镜像源路径,只保留默认的路径)
conda config --remove-key channels
# 显示所有镜像通道路径命令
conda config --show channels
#删除环境
conda remove -n rcnn --all

二、添加镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda config --set show_channel_urls yes

三、创建环境

注意,只能下载python3.7以下。如pytorch1.2,torchvision0.4,python3.7cuda10.0

conda配置镜像并安装gpu版本pytorch和tensorflow2

conda clean -i
conda create -n pt_gpu python=3.7
activate pt_gpu

四、安装

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
pip install sentence_transformers
pip install faiss-cpu
pip install tensorflow-gpu==1.14.0
或者
pip install tensorflow==1.13.0rc1 transformers sentence_transformers faiss-cpu

 五、验证

import torch
print(torch.__version__)
print("gpu:", torch.cuda.is_available())

 六、安装tensorflow

conda create -n tf2 python=3.7
conda activate tf2
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-rc0
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

import tensorflow as tf

a = tf.constant(1.)
b = tf.constant(2.)
print(a+b)

print('GPU:', tf.test.is_gpu_available())