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设置重点NVCUDA64.DDL 后面的产品名称 ...
| 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...
如果您正在使用GPU进行深度学习训练,请确保您的CUDA和cuDNN版本与TensorFlow版本兼容。 如果遇到版本不兼容的问题,您可以考虑创建一个虚拟环境来隔离不同版本的TensorFlow和Python。 通过上述信息,您应该能够根据您的Python版本选择合适的TensorFlow版本进行安装或升级。如有任何疑问,建议查阅TensorFlow官方文档或社区论坛以获取...
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmltensorflow的版本和python的版本与cuda和cudann有如下对应关系: 在本文中,我选择的是python 3.6、tensorflow-gpu 1.11.0、cuda 9.0、cudann 7.0.5,亲测可用,一开始使用了tensorflow-gpu 1.10.0,在import tensorflow时,会报dll失败的错误,该换te...
对应版本如下 Tensorflow-gpu 2.6.0 (目前为止最高版本) Python 3.9.18 (能够支持tensorflow-GPU的最高Python版本) Tensorflow 2.6.0 CUDA 11.2.2 (装最高版本12.0就没有对应的tensorflow-gpu版本了…) cuDNN 8.2.1 (8.1 for CUDA 11.x的不行,已经踩过坑了。) ...
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) ...
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复制到CUDA安装目录\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\文件夹中 ...
TensorFlow-GPU与Python、CUDA的版本对应问题 最近在学校的服务器上安装TensorFlow-GPU遇到了一些问题,都是一些版本对应的问题,总结了一下 以上是版本的对应 详细的可以看一下连接: https://tensorflow.google.cn/install/source