| 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...
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 大佬文章,应该也是从官网Linux对应的CUDA复制的 : 《干货:TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理》 Linux和Mac对应的也能在上面网址找到,这里只列出了Windons的,如果你是想在Tensorflow2.1.0安装,那官网还没更新Windows的对应关系,但是更新了Linux的。
链接:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=zh-cn#gpu 推荐使用tensorflow==2.1.0
此前下载的 CUDA 的版本为 10.2 而笔者的电脑为 Windows 10,故应该选择与之对应 CUDNN v7.6.5的Windows 10 版本。下载得到的 CUDNN 为一个压缩包,直接将其解压到此前 CUDA 的安装目录即可。若此前为默认设置安装,则安装目录为:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2,如下图所示。 完成...
打开cmd,输入以下命令查看CUDA是否安装成功(二选一): nvcc -V nvcc --version 3.3 下载cudnn https://developer.nvidia.com/cudnn cuDNN其实就是CUDA的一个补丁而已,专为深度学习运算进行优化的。下载解压好安装包后,我们解压可以看到有四个文件,将cudnn文件中的对应文件夹下的所有文件复制到对应的安装目录中。
下载可以去官网上下载,直接搜索找与你电脑对应的版本就好,国内清华镜像网站是:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 山行AI 2019/09/26 1.4K0 ubuntu系统使用Anaconda安装tensorflow-gpu环境 tensorflowanacondapythonhttps 安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信...
此命令最终会返回“True”或“False”(键入的是“tf.test.is_gpu_available()”命令)。如果为“True”,则代表TensorFlow的GPU版本安装成功。若返回的是“False”,则说明安装失败,需要重新检测CUDA,cuDNN的安装及其环境变量的配置。注意看返回的错误信息,重点检测是否是CUDA和cuDNN的版本与TensorFlow的版本不匹配。
tensorflow 安装GPU版本,个人总结,步骤比较详细 https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 Ubutu16.04+Cuda9.2/9.0+Cudnn7.12/7.05+TensorFlow-gpu-1.8/1.6 http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/9119905.html Ubuntu 16.04 + Nvidia 显卡驱动 + Cuda 8.0 (问题总结 + 解决方案) ...
安装步骤检查显卡驱动及CUDA版本首先，通过设备管理器查看显卡驱动版本，然后使用nvidia-smi或NVIDIA控制面板确定显卡支持的CUDA最高版本。下载和安装CUDA访问NVIDIA开发者网站下载CUDA，安装后通过nvcc命令验证安装是否成功。安装cuDNN从NVIDIA官网下载cuDNN，解压后检查bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe执行结果，...