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。 安装pytorch和tensorflow最让人难受的就是cuda,cudnn版本不一致,没有镜像源等问题。安装前一...
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/pytorch.org/get-started/previous-versions/ 2. 安装GPU版本的tensorflow,及其cuda和cudnn: 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_...
tensorflow-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.03.5-3.6MSVC 20...
Anaconda网站上居然出现了一条命令直接创建新环境并安装你所制定CUDA和cuDNN版本后,conda认为最合适的TensorFlow! 另外,扩展阅读部分 anaconda-work with GPU 如果你想再冒险一点,可以使用仿照conda create -n tf-gpu-cuda8 tensorflow-gpu cudatoolkit=9.0,写一条pytorch的安装命令试一试。 四...
Nvidia: nvidia.cn驱动: https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/CUDA Toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecuDNN: https://developer.nvidia.com/cudnn-archivePytorch: pytorch.orgTensorflow, 视频播放量 508、弹幕量 5、点赞数 8、投硬币枚数 4、
「深度学习框架支持」: cuDNN被广泛用于多个深度学习框架,包括TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet等。这些框架通过cuDNN来加速模型的训练和推理过程,使得深度学习研究和开发更加高效。 「提高性能」: cuDNN通过使用高度优化的卷积和池化算法、自动混合精度计算、内存管理和多GPU支持等技术,显著提高了深度学习任务的性能。这...
TensorFlow 和 PyTorch CUDA/CuDNN版本对应指南 引言 在深度学习领域,TensorFlow 和 PyTorch 是目前流行的两个框架,而使用这些框架时,确保 CUDA 和 CuDNN 版本与它们的版本相对应非常重要。这不仅能保证程序的正常运行,还能提升性能。本文将指导你如何查看和匹配 TensorFlow 和 PyTorch 的 CUDA/CuDNN 版本,包括代码示...
安装最新的tensorflow库,注意匹配好tensorflow和cuda的版本(看到tensorflow和cuda对照表第一行还在用cuda11.2,我以为这张表好久没更新了,结果第一行就是最新版的tensorflow的依赖情况,google的动作有点儿慢啊,cuda11都到8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...
首先，确认操作系统为Windows。接着，访问TensorFlow和pytorch官网，根据项目需求确定需要的版本。同时，查阅与之对应的CUDA和cuDNN组件版本（图1和图2）。此步骤至关重要，确保后续安装的顺利进行。一、卸载原有版本，具体操作通过pip uninstall torch进行，卸载所有与torch相关的包及TensorFlow包（图4）。
Anaconda网站上居然出现了一条命令直接创建新环境并安装你所制定CUDA和cuDNN版本后,conda认为最合适的TensorFlow! 另外,扩展阅读部分 anaconda-work with GPU 如果你想再冒险一点,可以使用仿照conda create -n tf-gpu-cuda8 tensorflow-gpu cudatoolkit=9.0,写一条pytorch的安装命令试一试。