不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
pip install tensorflow-gpu==2.10.1 这将会安装TensorFlow 2.10.1 GPU版本。 TensorFlow-GPU版本与CUDA版本对应关系TensorFlow的每个版本都有与之对应的CUDA版本。这是因为TensorFlow使用CUDA来进行GPU加速。下表列出了TensorFlow GPU版本与CUDA版本的对应关系(数据可能随时间更新):| TensorFlow GPU版本 | CUDA版本 | Cu...
因此,TensorFlow的性能与CUDA版本息息相关。 TensorFlow对CUDA版本的依赖性TensorFlow依赖于特定版本的CUDA来运行。例如,TensorFlow 2.3需要CUDA 10.1,而TensorFlow 2.4需要CUDA 11.0。如果使用的是更新的TensorFlow版本,就需要更新相应的CUDA版本。 CUDA版本对TensorFlow性能的影响不同的CUDA版本对TensorFlow的性能有不同的影响。
搭建TensorFlow的GPU版本,必备条件是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,首先需要安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建对应TensorFlow GPU版本 TensorFlow1.2~2.1各GPU版本CUDA和cuDNN对应版本如下: tensorflow-gpu 的安装测试 Cuda 10.0, V10.0.130 首先 安装了: conda create -n tf21 python=3.7...
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