我们注意到CUDA的版本是9.2,但是目前官方发布的编译好的TensorFlow的CUDA版本还是9.0,为了在CDSW环境中让TensorFlow运行在GPU上,必须使用CUDA9.2,我们需要手动编译TensorFlow源码。这里,以编译TensorFlow1.8和TensorFlow1.12的版本为例,指定CUDA的版本为9.2,cudnn的版本为7.2.1。 2 安
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
tensorflow-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.5.03.5-3.6MSVC 201...
更详细的步骤见官网https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#install-windows Tensorflow-gpu和keras 可以直接pip install tensorflow-gpu 建议先升级pip,以防后面出现错误 python -m pip install --upgrade pip 或者通过anaconda集成安装 验证 运行tensorflow检验 #coding=utf-8 import tens...
1、TensorFlow分为v1和v2两个大版本,Python3新版本安装的默认都是v2,在网上查资料时注意区分两个版本 v1(即1.x版本)需要区分CPU和GPU版本,须分别单独安装 v2(即2.x版本)将CPU和GPU版本整合到了同一个包,一次安装即可 注意:必须满足 Python 3.6—3.9 版本 及 pip 19.0 以上的版本,才能安装 TensorFlow v2 ...
//pypi.org/project/tensorflow-gpu/## 在tensorflow2.1之后tensorflow和tensorflow-gpu实际上是一个包## 因此网上的部分教程仍然会直接安装2.x版本的tensorflow-gpu,但实际上和安装tensorflow2.x是没有区别的## 2022年12月之后pypi上的tensorflow-gpu包已经被删除了,因此目前不能再安装tensorflow-gpu会提示你这个包...
TensorFlow对CUDA版本的依赖性TensorFlow依赖于特定版本的CUDA来运行。例如,TensorFlow 2.3需要CUDA 10.1,而TensorFlow 2.4需要CUDA 11.0。如果使用的是更新的TensorFlow版本,就需要更新相应的CUDA版本。 CUDA版本对TensorFlow性能的影响不同的CUDA版本对TensorFlow的性能有不同的影响。新的CUDA版本通常会提供更多的功能和改进的...
①首先,根据安装的CUDA版本下载对应的cuDNN版本,以及对应的tensoflow-gpu版本、python版本都从这里查看,详细信息查看该网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。 因为本机安装的CUDA10.1版本,所以选择cuDNN7.6进行下载,下面红框中的都可以选择。
进入Python环境,打开IPython交互命令终端,导入TensorFlow库:import tensorflow as tf。如果没有出现错误信息,输入以下命令检查TensorFlow是否能够使用GPU:tf.test.is_gpu_available()。如果返回True,则表示TensorFlow的GPU版本安装成功。否则,需要重新检查CUDA和cuDNN的安装以及环境变量的配置。注意检查返回的错误信息,重点检查...
Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1。 我的显卡支持的CUDA版本比11.2高,满足tensorflow-gpu 2.10.0的要求,所以直接安装这个版本。 假如你的显卡只支持CUDA11.0,按照上图显示,最高就只能安装2.4.0版本的tensorflow-gpu。