| 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,...
使用GPU版本,记得安装CUDA和cuDNN。 安装命令 pip install tensorflow==version pip install tensorflow-gpu==version 下载地址 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn 下载下来之后进行解压,然后将解压出来的 (1)\cuda\bin\文件夹下的cudnn64_7.dll...
tensorflow与CUDA、cuDNN关系查询 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu CUDA版本选择 NVIDIA 与CUDA的版本对应关系 参照表格选择 首先,在桌面【右键】-打开【NVIDIA 控制面板】-选择【帮助】-【系统信息】,再打开的系统信息中选择【组件】,即可看到本机GPU对应支持的CUDA版本: 组件3D设置...
安装tensorflow-gpu版本 直接使用sudo pip install tensorflow-gpu 命令安装(前提已经安装pip 或pip3),这时会发现安装的是最新版本,有可能与cuda版本不匹配。import tensorflow也会报错。可以下载一个gpu版本的tensorflow,离线在本地使用pip安装。(下载地址:http://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.12.0/#files) ...
2.tensorflow/cuda/cudnn/python版本关系: 配置深度学习环境一定要明确版本对应关系,才能事半功倍。 首先,明确cuda与nvidia显卡驱动版本对应: 其次,tensorflow/cuda/cudnn/python版本对应: GPU: 其中,cudnn与cuda之间详细版本对应请查看官网:NVIDIA,Yes!
官方最新版本对应表版本Python 版本编译器构建工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.6.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.28.111.2tensorflow_gpu-2.5.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.28.111.2tensorflow_gpu-2.4.03.6-3.8MSVC 20…
Step 1:查看Tensorflow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本 进入下述网站可见,本机windows上的GPU仅支持适用于tensorflow_gpu2.10或更早的版本。本文默认读者已安装anaconda,以tensorflow_gpu2.10为例,介绍其环境搭建流程: GPU版本查看:Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) ...
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 ...
一般装cuda和cudnn的都要用tensorflow。上一次安装就是因为版本没有搭配好,导致不管怎么弄,tensorflow都找不到gpu。所以在安装之前一定要先把版本确定好,最好不要安装cuda推荐的最新版本。在官网上,cudnn是跟着cuda的版本走的。tensorflow的版本也有和cuda哪个版本对应。比如tensorflow1.9.0和cuda9.0可以兼容,和cuda9.2...