https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 安装CUDNN7.4.2,这里安装顺序一定要如下所示:sudodpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb 把此文件复制到/usr/local/...
可以看到当前 tensorflow-gpu 版本的 对应的 cuda 是 10.0 ,cudnn 是 7 .(哈哈) 这样下载对应版本就行了. 在这个网址查找CUDA已发布版本:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载好CUDA Toolkit 9.0 后,我们开始下载cuDnn 7.0,需要注意的是,下载cuDNN需要在nvidia上注册账号,使用...
点击查看最新tensorflow支持的CUDA版本:https://www.tensorflow.org/install/install_windows#requirements_to_run_tensorflow_with_gpu_support 。 官网对于tensorflow和CUDA以及cuDNN都有更新,并不是最新的才可以用,关键是匹配好对应的版本。 2.下载CUDA + cuDNN 在这个网址查找CUDA已发布版本:https://developer.nvidia...
注意,tensorflow是在持续更新的,具体安装的CUDA和cuDNN版本需要去官网查看,要与最新版本的tensorflow匹配。 点击查看最新tensorflow支持的CUDA版本:https://www.tensorflow.org/install/install_windows#requirements_to_run_tensorflow_with_gpu_support 现在(PS:此博客书写日期 2018年7月5日)最新版tensorflow支持的是 CUDA...
# Docker部署Anaconda3+Tensorflow-gpu深度学习环境(包括CUDA和cudnn部署) -- 要求宿主机已经安装了NVIDIA驱动,nvidia-docker 拉取CUDA镜像 docker pull nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04注意要拉取有cudnn的镜像 创建自己的容器 nvidia-docker run -it -p 8023:22 --name="YF" --volumes-from ...
我的理解是,这里显示的CUDA version是显卡支持的最高版本。 1.3 确认各软件的版本对应关系 在Tensorflow官网上找到需要安装的Tensorflow-gpu 版本号与 Python、 cuda、cuDNN 版本的对应关系,网址为:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu ...
程序报错,这是由于我们虽然安装好了tensorflow-gpu,但是还需要安装CUDA Toolkit 和 cuDNN。 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN (1) 查看当前tensorflow 版本需要的 cuda ,cuDnn 版本 在这个路径下 : (按照你下载anaconda3 的 路径找 ,先在 env 下 找到 tensorflow-gpu ...) ...
在Ubuntu18.04下搭建CUDA、cuDNN、Anaconda、tensorflow1.15、Pycharm、ros、Clash环境 1、CUDA搭建 ①查看你需要安装的CUDA与显卡对应的版本,CUDnn对应CUDA的版本,如果你是需要安装tensorflow1.15还需对照CUDA、python的适应性版本,因为CUDA版本太高就安装不了tf1.x版本。
Tensorflow2.10.0+cuda11.8+cudnn8.7 【准备工作】 1、先去找个人电脑的基础配置,在cmd终端输入“nvidia-smi”查看GPU配置 右上角的“ CUDA Version: 12.3”是电脑能兼容的最高的CUDA版本 2、然后在官网(Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn))查看python-CUDA-Tensorflow的版本对应关系 ...
1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 注意,tensorflow是在持续更新的,具体安装的CUDA和cuDNN版本需要去官网查看,要与最新版本的tensorflow匹配。 点击查看最新tensorflow支持的CUDA版本:https://www.tensorflow.org/install/install_windows#requirements_to_run_tensorflow_with_gpu_support ...