目次
忘れないように、ここに記録します。
グラフィックカードコンピューティングパワークエリ
tensorflow-gpuバージョンとcudaバージョンの対応
CUDAダウンロード
GTX1650は最大cuda10.2をサポートします。さらに、ドライバーcudnnをダウンロードする必要があります。
cudnnダウンロード
（ダウンロードするにはアカウントを登録する必要があります）
cudnn7.6.5はCUDA10.0バージョンに対応します。
ダウンロードとインストールが完了したら、cmdインターフェイスでnvidia-msiと入力して、GPUの使用状況を照会します。
cudnnとCUDAバージョンの対応表
tensorflow2.0-gpu
tensorflow2.0のgpuバージョンには2.0.0が必要です。2.1.0にはCUDA10.1バージョンが必要なため、最新バージョンをダウンロードしないでください。また、GPUバージョンはCPUバージョンと同時に存在することはできません。存在しないと競合します。
ミラーソースのDoubanは非常に使いやすく、インストールコマンドは次のとおりです。
pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple
Tsinghuaミラーソースアドレス：https：//pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip、ライブラリをダウンロードする場合は、2つを1つに置き換え、使いにくい場合は1つを変更します。
PyTorch-GPU
まず、pytorchミラーソースを追加します。install
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
GitHubアップロードコードチュートリアル
https://www.cnblogs.com/cxk1995/p/5800196.html
は、クライアントがコードをアップロードする必要があります。海外の公式Webサイトはダウンロードが遅すぎます。国内のダウンロードソース：Gitダウンロード
GitでGitHubコードをクローンする
git clone + GitHubライブラリアドレスを使用するだけです。
git clone https://github.com/...
ただし、ダウンロード速度は一般に遅いため、次のように変更できます。
git clone https://github.com.cnpmjs.org/...
アナコンダは新しい環境を作ります
たとえば、tf20という仮想環境を作成し、python3.7バージョンをインストールします。
conda create -n tf20 python=3.7
作成された環境は、anacondaディレクトリの下のenvsフォルダに表示されます。または、次のコマンドで表示できます。
conda info --envs
Jupyterノートブックはcondaローカルpython環境を選択し、デフォルトパスを変更します
最初にipykernelをインストールすることを選択できます。ここの環境は、tf20という名前です。
conda install -n tf20 ipykernel
次に、環境をアクティブ化します。
activate tf20
次に、次のように入力します。
python -m ipykernel install --user --name tf20 --display-name tf20
Jupyterを更新すると、tf20という名前の対応する環境が見つかります。
デフォルトのパスを変更します。ブログを
参照してください
別の方法：
Anacondaプロンプトを開き、nb_condaをインストールします。condainstallnb_condaを実行してから、必要な環境をアクティブ化します。たとえば、tf20をアクティブ化し、tf20環境にjupyter Notebookと入力し、URLを入力して現在の環境を選択します。また、次にjupyterを直接開くときは、tf20環境でjupyterを開く代わりに、環境を選択できます。
さらに、jupyterでは、次のステートメントを使用してpythonバージョンを表示できます。
import sys
sys.version
共通機能ライブラリのインストール
- opencv：
pip install opencv-python -i https://pypi.doubanio.com/simple
検証：
import cv2
print(cv2.__version__)