在安装CUDA之后,接下来需要安装对应版本的CuDNN。请前往NVIDIA官网,找到CuDNN下载页面,选择与您的CUDA版本匹配的CuDNN版本进行下载。下载完成后,将安装包上传到Linux服务器上。 解压CuDNN安装包: tar -xzvf cudnn_installation_file.tar.gz 进入解压后的目录,将CuDNN的文件复制到CUDA的安装目录下: sudo cp cuda/i...
1、安装Anaconda 2、安装CUDA 3、安装PyTorch 4、安装PyCharm 本次由于选择的PyTorch是1.4版本,支持的是CUDA10.1,所以CUDA安装的版本是10.1。 一、安装Anaconda 1、win10 Anaconda官网https://www.anaconda.com/distribution/如下图,选择 根据自己的电脑位数进行选择,下载后安装即可。注意一点 需要勾选这两个选项。
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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,同时也会显示与之关联的cuDNN版本(如果已安装)。接下来,为了找到与特定CUDA和cuDNN版本对应...
tensorflow与python版本、cuDNN版本和CUDA版本对应关系 链接:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=zh-cn#gpu 推荐使用tensorflow==2.1.0
详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应 关系 参考官⽹地址：CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.0 3.5-3.6MSVC 2015 update 3C...
大佬文章,应该也是从官网Linux对应的CUDA复制的 : 《干货:TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理》 Linux和Mac对应的也能在上面网址找到,这里只列出了Windons的,如果你是想在Tensorflow2.1.0安装,那官网还没更新Windows的对应关系,但是更新了Linux的。两个应该差不多。请看这篇博客。
官网下载没有任何问题 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloaddeveloper.nvidia.com/rdp/...
这里说明服务器对应的cuda和cudnn版本。 cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下,该路径下有一个version.txt文档,里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 同理,cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ...
2.2 拉取cuda支持的深度学习镜像 主流深度学习框架维护了他们的镜像仓库,里面有很多版本通过tags标明,可以选择自己需要的版本拉取。基于这些镜像...,python使用tensorflow和pytorch的时候无法使用gpu。最后,查明原因是conda的基本镜像内没有cuda相关的库,还是需要自己去安装cuda+cudnn。这样太麻烦了,失去了使用 ...