** 下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive (需注册才能下载) tar -zxvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz #解压 cp /data/home/user/program/CUDA/cuda/include/cudnn.h /data/home/user/program/CUDA/cuda11.0/inc
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...
tensorflow-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.03.5-3.6MSVC 20...
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...
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 ...
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 检测是否安装成功: import tensorflow as tf tf.config.list_physical_devices('GPU') 如果输出结果不出错,即安装成功。 如果出错,比如果报错:Could not load dynamic library 'libcudnn.so.8',说明缺少libcudnn.so.8库文件。那么需...
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 ...
安装cuDNN 解压下载的 cuDNN 压缩文件: 下载的文件通常是一个 ZIP 压缩包。解压这个文件到一个你记得的位置。 复制cuDNN 文件到 CUDA Toolkit 目录: 将解压后的文件(包括bin、include和lib目录中的文件)复制到 CUDA Toolkit 的对应目录中。例如,如果你的 CUDA Toolkit 安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Comput...
b. TensorFlow 1.x需要CUDA 8.0或更高版本,但建议使用与TensorFlow 2.x相对应的CUDA版本以获得最佳性能和兼容性。 选择合适的版本:a. 确保您的NVIDIA显卡驱动程序与您计划使用的CUDA版本兼容。b. 考虑您的项目需求和目标。如果您的项目需要处理大量数据或进行复杂模型训练,选择更高版本的CUDA和cuDNN可能会提供更好...
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...