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...
三、Tensorflow、Python、CUDA及CUDNN不同版本的对应关系 3.1 windows端 参考网址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows Tensorflow CPU版本 Tensorflow GPU版本 3.2 linux端 参考网址:https://tensorflow.google.cn/install/source Tensorflow CPU版本 Tensorflow GPU版本 3.3 MacOS端 参考网址:https://t...
然后去CUDA,cuDNN下载对应版本的安装包 1.下载cuda 还是以配置tensorflow2.6.0为例,去CUDA官网,下载CUDA11.2.0 2.下载cuDNN 去cuDNN下载对应版本的安装包 针对CUDA11.2如上图所示,有很多版本的cuDNN可以选择,如果大家在安装之后,有错误可以尝试切换一个版本的cuDNN试一试,以安装tensorflow2.6.0为例,我在这里选择的...
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...
CUDA版本:打开终端并输入nvcc --version。这将显示已安装的CUDA版本信息。 cuDNN版本:由于cuDNN库是作为TensorFlow的一部分进行安装的,因此你可能需要首先安装或确认TensorFlow的安装。然后,在Python环境中运行以下命令:import tensorflow as tf; print(tf.__version__)。这将显示TensorFlow的版本信息,同时也会显示与之...
以下是根据提供的参考信息整理的TensorFlow主要版本及其对应的CUDA版本: TensorFlow 主要版本 TensorFlow的主要版本包括TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.x两大系列。TensorFlow 2.x相较于1.x在API设计上进行了大幅简化,并引入了Eager Execution模式,使得模型构建和调试更加直观和方便。 TensorFlow与CUDA的版本对应关系 ...
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。
一、TensorFlow对应版本对照表版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...
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...