更新时间:20250405一、Tensorflow与Python 、CUDA版本对应关系注意:从 TF 2.11 开始,Windows 不支持 CUDA 构建。要在 Windows 上使用 TensorFlow GPU,您需要在 WSL2 中构建/安装 TensorFlow 或将 tensorflow-c…
安装TensorFlow:运行以下命令来安装特定版本的TensorFlow(以GPU版为例): pip install tensorflow-gpu==2.x.x pip install keras==2.x.x 验证安装:运行以下命令来检查TensorFlow、CUDA、cuDNN和Keras的安装情况: tensorflow --version keras --version cudnn --version cuda --version 这些命令应返回相应的版本信息...
在Tensorflow官网上找到需要安装的Tensorflow-gpu 版本号与 Python、 cuda、cuDNN 版本的对应关系,网址为:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 图5 可以看到Tensorflow-gpu 2.10.0版本对应的Python版本为3.7~3.10、cuDNN版本为8.1、CUDA版本为11.2。且对应的CUDA版本低于显卡支持的CUDA版本(...
| Tensorflow 2.x | Python 3.6-3.8 || Tensorflow 1.x | Python 2.7/3.3-3.5 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要Python 3.6-3.8版本,而Tensorflow 1.x则需要Python 2.7/3.3-3.5版本。因此,在安装Tensorflow之前,需要先确定您的Python版本是否与您想要安装的Tensorflow版本兼容。接下来,我们来看看Tensorflow与C...
验证TensorFlow-gpu安装成功 在虚拟环境下,进入python环境,输入以下代码依次验证: importtensorflowastf tf.__version__#返回tensorflow-gpu的版本tf.test.is_gpu_available()#用来验证GPU是否可用tf.test.is_built_with_cuda()#用来验证cuda是否可用tf.test.gpu_device_name()#返回gpu的名称print("Num GPUs Availab...
版本Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA Tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 7.6 10.1 Tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 7.4
CUDA 版本对照表 我们首先看一下两个框架的 CUDA 版本对照表,首先是 TensorFlow。 TensorFlow 我们首先可以进入 TensorFlow 官网给的对应的安装页面(如图所示):https://tensorflow.google.cn/install。 从源代码构建中选择自己的系统进行点击,我这里是 Win10,所以我是点击 Windows,跳转后的页面如图所示。
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我正在从源代码(文档)安装 tensorflow。 Cuda驱动版本: nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Cuda compilation tools, release 7.5, V7.5.17 当我运行以下命令时: bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu 它给了我以下错误:
笔记本显卡为RTX3060, 支持CUDA 11.0,cuDNN 8.0,从而确定tensorflow-gpu 2.4.0, 进而选用python3.8.17版本。 (注:RTX30系列显卡似乎只支持tensorflow-gpu的2.4以上版本加速了,这点本人暂未查到相关说明) 感谢:配置过程参考了无数文章,不胜枚举,致敬前辈,部分图片源自网络。