要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...
GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations。 可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4,TensorFlow则需要1.13-2.0版本。 下载CUDA 去NVIDIA 下载 CUDA,下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。本次使...
从下表中可见我要想装tensorflow-gpu为1.13版,那么选择的CUDA版本就是CUDA10.0版。 从CUDA版本和驱动的对应表汇中选择合适的显卡驱动,CUDA10.0要求显卡驱动版本大于410.48。 NVIDIA历史版本驱动下载链接 进入链接后选择自己计算机对应的选项,搜索过后,选择版本大于410.48的驱动版本进行下载:Linux x64 (AMD64/EM64T) Displa...
在深度学习领域,TensorFlow是一个广泛使用的开源框架。为了充分利用GPU的计算能力,我们需要正确地配置CUDA和cuDNN。本文将为您详细介绍TensorFlow各个GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本,帮助您更好地配置和使用TensorFlow。1. TensorFlow 2.x系列TensorFlow 2.x系列是最新版本的TensorFlow,它支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6。以下...
同样的安装tensorflow一样,先将对应版本的cudn和cudnn,然后再安装tensorflow-gpu: Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 注:conda install报错的文章末尾,不同的conda版本安装的cudatoolkit以及cudnn不同,可以使用conda search cudatoolkit或者cudnn来查看...
tensorflow_gpu-1.7.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.6.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.5.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.4.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 6 8 tensorflow_gpu-1.3.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 6 8 tensorflow_gpu-1.2.0 2.7、3.3-3.6 GCC ...
首先,在桌面【右键】-打开【NVIDIA 控制面板】-选择【帮助】-【系统信息】,再打开的系统信息中选择【组件】,即可看到本机GPU对应支持的CUDA版本: 组件3D设置重点NVCUDA64.DDL 后面的产品名称 或者可以在终端输入命令nvidia-smi查看GPU驱动版本 但是这不代表你已经安装的cuda11.6,这只是说明他支持安装到11.6版本的cuda...
TensorFlow GPU版本与CUDA和cuDNN兼容版本对照表 了解TensorFlow在不同GPU上的CUDA和cuDNN版本对于确保最佳性能至关重要。以下是TensorFlow各个主要版本与CUDA和cuDNN版本的对应关系:CUDA Toolkit和最低兼容驱动版本: Linux x86_64: CUDA 11.4 Update 1 需要≥470.57.02，CUDA 11.4.0 GA需要&g...
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 ——— 原文链接:TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理_JYliangliang的博客-CSDN博客_cuda10.1对应cudnn版本...