conda配置镜像并安装gpu版本pytorch和tensorflow2

一、安装conda

 

 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

 2、下载相应的控制面板

 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。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

注意，路径不要变

 

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 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())