Tensorflow 2.x系列(GPU版本):推荐使用CUDA 11.0和cudnn 8.0版本。 Tensorflow 2.x系列(最新版本):推荐使用与当前CUDA和cudnn最新版本相对应的版本。此外,当安装Tensorflow时,可以通过设置环境变量或使用虚拟环境来确保与特定版本的CUDA和cudnn兼容。例如,在Linux系统上,可以使用以下命令安装Tensorflow并指定CUDA和cudnn...
cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。 二、Pytorch、CUDA版本匹配 各版本Pytorch对应安装包的版本匹配: Environment: PyTorchpytorch和cudatoolkit版本对应关系 三、TensorFlow...
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1. 即可查看cuDNN的安装信息,说明安装成功。 #define CUDNN_MAJOR 7 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5 1. 2. 3. 三 安装Anaconda conda是一个开源的包、环境管理器/系统,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包...
1、pytorch-gpu环境的创建与激活 conda create –n pytorch-gpu python=3.7 activate pytorch-gpu 2.pytorch-gpu库的安装 activate pytorch-gpu pip3 --default-timeout=60000 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113...
CUDA和Pytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA该版本 已经装完部分,发现版本不匹配准备卸载。 说在前面的话 在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应的Pytorch版本。通过软连接的方式来实现cuda版本的切换。**但是,在win系统下,最好是用相同的支持版本,以免不匹配。**不用纠...
一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems https://www.tensorflow.org/install/source_windows 现在NVIDIA的显卡驱动程序已经更新到 10.1版本,最新的支持CUDA 10.1版本的cuDNN为7.5.0 ...
0 背景 在用不同框架做深度学习时,难免会遇到需要不同版本的cuda和cudnn版本的情况,如果把原来版本的卸载掉重新安装新版本,则会影响其它框架的使用,最好的方法是在主机上安装多个版本的cuda和cudnn,需要用到哪种就切换到哪种,这样就免去了重复卸载安装的工作。 cuda:
搞深度学习，当然少不了显卡。显卡集成了一个或者多个GPU核心，相比于CPU而言，它非常善于并行计算，而...
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来查看当前的conda能够安装什么版本的cudatookit,然后按照下面的对应版本安装即可。比如conda search下面的只有11.3,那么就安装对应的cudnn=8.2.1,即tensorflow=2.5.0。