Anacondaインストールpytorch-gpu,tensorflow-gpu

新しい環境を作成するには

conda create -n your_name python=3.6

cudaバージョンを表示するには、次の手順に従います.

 nvcc --version

CUDA10.0
環境をアクティブにし、pytorch-gpu、torchvisionをインストールします.
公式サイトでcuda対応バージョンを検索https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda activate your_name
pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0

GPUを使用するかどうかを確認します:True

import torch
print(torch.cuda.is_available())

tensorflow-gpuのインストール

pip install tensorflow-gpu==2.0.0

tensorflowがgpuを使用しているかどうかを確認します

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

エラーを報告し、cuda cudnnを表示
cudnnがインストールされていないことが分かった.

cuda    
cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn    
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

cudaのアンインストール
sudo/usr/local/cuda-10.0/bin/uninstall_cuda-10.0.pl
CUDA 10をインストールする.0
公式サイト:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
参照リンク:https://blog.csdn.net/wf19930209/article/details/81879514
インストールcudnn:https://blog.csdn.net/qq_39852676/article/details/98209976
cudnn公式サイト:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveログインするとダウンロードできます

cd /usr/local/cudnn7.6.4/
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.4.38-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.4.38-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.4.38-1+cuda10.0_amd64.deb

#