CUDA:根据NVIDIA控制面板查阅自己显卡支持的最高版本CUDA,我的显示是CUDA11.4,CUDA版本向下兼容,考虑到Tensorflow-GPU目前的最新版本最高支持到CUDA11.2,因此CUDA选择11.2版本即可; cuDNN:根据CUDA11.2,选择对应版本的cuDNN为cuDNN8.1; Tensorflow-GPU官网查看版本对应关系 官网链接:https://tensorflow.google.cn/install/...
需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配,还需要查看下自己GPU的驱动版本,如果不匹配会出现很多问题。GPU驱动的版本可在 NVIDIA控制面板里找到: CUDA个版本与驱动的关系如下: 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。
配置好后cmd输入 nvcc -V 可以查看CUDA是否安装成功 四、tensorflow-gpu使用 如果安装了CPU版的先将CPU版卸载,再使用命令下载GPU版,pip install tensorflow-gpu==2.5.0 import tensorflow后运行pycharm可以看到一串successful与显卡信息,代表tensorflow-gpu安装成功了...
我安装的tensorflow-2.11.0编译时使用了cudnn8.2和cuda11.2,刚好和我之前安装的cuda和cudnn的大版本相同,能用。 验证tensorflow能否调用CUDA:import tensorflow as tf;tf.test.gpu_device_name(),打印出GTX1060的名字,参考自检测tensorflow是否可以使用GPU 验证pytorch能否调用CUDA:import torch;torch.__version__;torc...
本文主要针对Ubuntu环境下显卡驱动,CUDA和CUDNN的安装配置,前面几个的安装是主要的难题,另外再介绍安装tensorflow-gpu。 (Tips:这里最好将ubuntu的语言设置为英文,后面安装驱动需要在命令行界面下执行命令,中文的话不方便进入相对应的目录下。下列安装nvidia驱动,安装cuda和安装cudnn最好直接在命令行界面下进行操作。此...
pytorch/tensorflow(python深度学习相关的工具库) 二、安装前的准备 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN。CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度更快,所以如果电脑显卡支持cuda,推荐安装gpu版本的。
TensorFlow版本与CUDA和cuDNN的兼容性。请确保所使用的TensorFlow版本与您安装的CUDA和cuDNN版本兼容。如果不兼容,请更新TensorFlow、CUDA和cuDNN以获得最佳性能和稳定性。 数据类型和计算精度。不同的GPU和CUDA版本支持不同的数据类型和计算精度。请确保您选择的计算精度与您的GPU和CUDA版本兼容。例如,如果您的GPU支持半...
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 第一次下载需要注册账号。根据CUDA版本,找到对应的cuDnn文件即可。 4.2 安装cuDnn 解压之后,将cuDNN里面的文件复制到CUDA安装的文件夹里,覆盖重复的文件。 5. 安装Python 5.1 安装Anaconda 去清华镜像源下载Anaconda,安装 ...
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 ...
更新:安装keras时要与tensorflow版本对应https://www.cnblogs.com/carle-09/p/11661261.html 一、安装驱动 已经安装的跳过 二、安装cuda-9.0 注意,如果是ubuntu18.04,必须把gcc版本降到6以下,包括6,因为编译cuda9只支持gcc6以下,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,如何降gcc: ...