在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
官网推荐创建虚拟环境:conda create -n tensorflow 进入虚拟环境:activate tensorflow pip install tensorflow-gpu 该命令是默认安装最新版本的tf,2019-08-15时,安装的是1.14版本,对应cuda是10.0。 2、查看驱动支持版本 先打开nVidia控制面板-帮助-系统信息-组件里面能看到支持的最新的cudn的版本 如果需要更新驱动,假如...
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是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TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...
在深度学习领域,TensorFlow是一个广泛使用的开源框架。为了充分利用GPU的计算能力,我们需要正确地配置CUDA和cuDNN。本文将为您详细介绍TensorFlow各个GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本,帮助您更好地配置和使用TensorFlow。1. TensorFlow 2.x系列TensorFlow 2.x系列是最新版本的TensorFlow,它支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6。以下...
tensorflow_gpu-1.9.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.8.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.7.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.6.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.5.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 7 9 tensorflow_gpu-1.4.0 2.7、3.3-3.6 GCC ...
1、cuda9.0+cudnn9.0+tensorflow-gpu1.9.0,三者版本需要对的上 2、cunda9.0的安装路径和环境变量的配置问题 3、tensorflow1.9.0和numpy的不兼容问题,numpy==1.14.0降低到numpy==1.13.0 4、使用清华镜像源会出现的问题 1、环境 操作系统:win10 GPU:GTX1050+CUDA9.0+cuDNN9.0 ...
2 TensorFlow-GPU 2.1 查询版本对应信息 2.2 创建虚拟环境 2.3 安装cuda和cudnn 2.4 安装TensorFlow-GPU 1 TensorFlow-CPU 1.1 安装Miniconda 相比Anaconda,Miniconda更加轻量级。它只包含了Python和Conda,但并没有预装其他的库,可以根据实际需求来安装必要的包,避免不必要的存储占用。下载地址:Miniconda — miniconda doc...
Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 注:conda install报错的文章末尾,不同的conda版本安装的cudatoolkit以及cudnn不同,可以使用conda search cudatoolkit或者cudnn来查看当前的conda能够安装什么版本的cudatookit,然后按照下面的对应版本安装即可。比如conda...