| Tensorflow 1.x | cuDNN 5.1/6.0 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要cuDNN 7.6/7.4版本,而Tensorflow 1.x则需要cuDNN 5.1/6.0版本。如果您需要使用GPU进行Tensorflow计算,则需要安装与您所使用的Tensorflow版本兼容的cuDNN版本。综上所述,在安装和配置Tensorflow时,需要考虑到与Python、CUDA、cuDNN的版本对应...
1.Tensorflow与python、CUDA、cuDNN对应关系 首先进入Tensorflow官网:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows找到windows对应的版本的模块 然后再查看自己python的版本,在cmd中输入python --version查看python的版本,如果没有添加环境变量,找到所安装的python.exe,将其添加到环境变量中。 我的python版本是3.8,...
先说明一下,我这里是在win10的anaconda虚拟环境下配置tensorflow1.8.0,cuda是9.0版本,cudnn是7.0版本,最后配置到pycharm上。 接下来详细介绍环境的安装配置过程。 tensorflow安装教程 1、根据显卡确定需要下载的cuda和cudnn版本 cuda和cudnn版本与tensorflow、python的版本有关,具体对应关系可以去官网上查看,但是注意,cud...
1.下载cudnn版本 cuDNN 下载地址,版本与CUDA版本11.2对应,点进去之后选择windows版本。 2.安装cudnn 解压下载好的文件,将以下文件夹(bin、include、lib)内的所有内容,复制到cuda安装目录下对应文件夹内。注意:非覆盖对应文件夹 安装tensorflow-gpu 1.安装 pip install tensorflow-gpu==2.6.0 2.测试 import tensorf...
cudnn(构筑在cuda之上的深度学习相关的工具库,使GPU进行深度神经网络的工作) 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...
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 te
一、CUDA的安装: 1、首先在安装CUDA前需要查看电脑能安装什么版本, 方法是通过打开控制面板搜索NVIDIA: 进入NVIDIA控制面板,点击帮助,选中系统信息: 查看组件信息,可以看到该电脑能运行的CUDA版本: / 2、通过官网下载对应的CUDA版本:https://developer.n
(2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。 二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 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...
$ sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include $ sudo cp cuDNN/cuda/lib64/*/usr/local/cuda/lib64/ 至此,tensorflow的前期工作完成。 安装Tensorflow_gpu 在终端输入:$ pip3 install tensorflow-gpu 安装成功后,进入python,尝试import tensorflow as tf如果没有报错就安装成功了。
首先,我们应该依据当前python版本安装对应的tensorflow,python3.7下只有tensorflow1.13以上,所以尽可能的将python版本定在3.6及以下;然后依据安装好的tensorflow版本查看对应的cuda和cudnn版本:对应版本,比如说我们需要的tensorflow1.12,对应的就是CUDA9.0和cuDNN7(实验发现需要7.15以上,所以这里选择7.4)。