安装 TensorFlow 时会同时安装 CPU 和 GPU 支持,但最终使用哪种版本取决于您的系统环境和 TensorFlow 库中是否存在 GPU 支持的驱动程序。 如果您的系统中有适当的 NVIDIA GPU 并安装了 CUDA 和 cuDNN,TensorFlow 将自动检测到 GPU,并在必要时使用 GPU 进行加速。否则,它将在 CPU 上运行。 在Windows 原生平台上...
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,...
| 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...
安装 TensorFlow 时会同时安装 CPU 和 GPU 支持,但最终使用哪种版本取决于您的系统环境和 TensorFlow 库中是否存在 GPU 支持的驱动程序。 如果您的系统中有适当的 NVIDIA GPU 并安装了 CUDA 和 cuDNN,TensorFlow 将自动检测到 GPU,并在必要时使用 GPU 进行加速。否则,它将在 CPU 上运行。 在Windows 原生平台上...
打开自己电脑的invdia控制面板查看可以安装的版本,然后在去找适合自己电脑的tensorflow版本! 2.5.2 CUDA安装 下载地址:https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive 目前的深度学习框架大都基于 NVIDIA 的 GPU 显卡进行加速运算,因此需要安装NVIDIA 提供的 GPU 加速库 CUDA 程序。在安装 CUDA 之前,请确认计算机具...
非root用户安装cuda、cudnn(for tensorflow==2.1.0,CUDA 10.1,cuDNN 7.6.5) 无root Linux安装CUDA 10.2 及 cudnn 底下评论 问题一: 不对,博主的cudnn的拷贝操作还是有问题,cudnn*.h,也就是全拷过去,cudnn官方手册里是这样拷贝的: $ cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include ...
版本问题非常关键,不仅仅是cuda和cudnn的版本要严格参照官网的要求,python和tensorflow的版本支持也不可忽视。亲测有效的版本对应关系是:win10、cuda10.1、cudnn7.5、python3.7.2、tensorflow-gpu1.13;另外我的显卡是gtx1070ti; 二、获取资源 cuda10.1cudnn7.5.0tensorflow-gpu1.13 ...
CUDA分为两种,驱动API和运行API,驱动API指的是指的显卡驱动支持的最高cuda版本,如上图的cuda 12.2版本我们运行程序时用的是运行API。 我最终配置的是cuda11.8+cudnn8.6+tensorflow2.13.1 实操步骤: 1.先去查看python,cuda,cudnn,tensorflow之间版本的对应关系,确定好要安装的版本。
CuDnn-在上面的下载链接中,下载CuDnn时,会提示是否与你选择的CUDA匹配,可以自行选择。 python-同样CSDN搜索安装步骤进行安装即可~ tensorflow、keras、pytorch- 第一种是利用win+r 输入cmd利用pip install进行在线安装。 第二种是pycharm软件内部安装。 第三种是下载好库的whl文件,利用win+r 输入cmd利用pip install...
可以看到,tensorflow2.9对应的CUDA版本是11.2,cuDNN版本是8.1 先安装cudatookit conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 后安装cudnn conda install -c conda-forge cudnn=8.1.0 最后安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==2.9.0 验证是否安装成功 ...