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(2021年3月更新): 三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/...
进入目录中,复制下面内容 回到cuda安装路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2 1. 粘贴并替换文件内容 到这里cuDNN也配置好了,接下来到环境中去验证一下 三、验证环境 1.查看cuda版本 打开cmd窗口 输入 nvcc -V 1. 出现一下结果,并且版本是11.2,说明配置正确 2.conda配置tensorflow环境...
GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations。 可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4,TensorFlow则需要1.13-2.0版本。 下载CUDA 去NVIDIA 下载 CUDA,下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。本次使...
| Tensorflow 1.x | Python 2.7/3.3-3.5 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要Python 3.6-3.8版本,而Tensorflow 1.x则需要Python 2.7/3.3-3.5版本。因此,在安装Tensorflow之前,需要先确定您的Python版本是否与您想要安装的Tensorflow版本兼容。接下来,我们来看看Tensorflow与CUDA的版本对应关系。| Tensorflow版本 | 对...
一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDA tensorflow_gpu-2.0.0-alpha0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 7.4.1以及更高版本 CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本) tensorflow_gpu-1.13.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 7.4 10.0 tensorflow_...
pytorch自带cuda包,不需要和你电脑的cuda一致,只需要你驱动能够兼容11.3。我的驱动是NVIDIA11.6,必然兼容11.3的,放心安装就可以了】 安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候,一定先要注意版本的对应,不然很容易出错,在看的时候,建议先看完整篇文章再上手。 30系列的显卡只支持11.X的cuda,所以我这里安装11.X系列的cuda...
各个版本tensorflow-gpu对应cuda/cudnn的安装 tensorflow是常用的深度学习库,但是其各个版本之间差异较大,尤其是tensorflow2.0又进行了一次大的改版。因而,我们平时复现一些较老代码的时候就需要安装符合老代码的tensorflow版本。 CP… 胖鱼发表于Pytho... Ubuntu下CUDA+cuDNN+源代码方式编译安装TensorFlow GPU版本过程中的...
然而,TensorFlow的性能和运行效率在很大程度上还取决于它所使用的CUDA版本。因此,理解TensorFlow与CUDA版本的关系,以及如何安装多个CUDA版本以适应不同的需求,就变得非常重要。 一、TensorFlow与CUDA版本的关系 TensorFlow是一个支持GPU加速的深度学习框架,而CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和API模型,它允许开发者利用NVIDIA ...
https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 查看电脑显卡(GPU)是否支持CUDA 1、背景知识 win10环境下,在Anaconda环境里面,想安装tensorflow。 tensorflow有CPU和GPU版本之分。我该安装哪一个呢?我的电脑是否支持GPU版本? 什么是GPU CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
更新TensorFlow-GPU时是否需要重新安装对应的CUDA版本，主要依据于更新后的TensorFlow-GPU版本是否与CUDA和cuDNN版本相匹配。通常情况下，进行更新时应谨慎操作。举例说明，我使用Python虚拟环境同时安装了TensorFlow 1.14与TensorFlow 2，以满足不同需求和解决历史问题，同时共用CUDA 10.0与cuDNN 7.4库。我...