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 这将会安装最新版的TensorFlow GPU版本。如果你想安装特定版本,你可以指定版本号,例如: 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。
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。新的CUDA版本通常会提供更多的功能和改进的...
2. 安装GPU版本的tensorflow,及其cuda和cudnn: 同样的安装tensorflow一样,先将对应版本的cudn和cudnn,然后再安装tensorflow-gpu: 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,...
比如,翻阅得到一组版本对应关系,之后安装要按照这个来找版本号 TensorFlow->2.0.0 cuDNN->7.4 CUDA->10.0 之后的安装,就记住此处指定的版本号 安装CUDA CUDA Release下载地址 对版本号足够了解的也可以直接到docker仓库下载 N家显卡驱动和CUDA开发套件
TensorFlow 对应的 CUDA 和 cuDNN 版本配置 https://www.tensorflow.org/install/source 要了解可用于旧版 TensorFlow 的 CUDA 和 cuDNN 版本,请参阅经过测试的编译配置。 1. Linux 1.1 CPU 1.2 GPU 2. macOS 2.1 CPU 2.2 GPU...我的AI之路(5)--如何选择和正确安装跟Tensorflow版本对应的CUDA和cuDNN版本 ...
这里安装需要等一会,以后有什么包的需要也可以直接在这里添加或者删除,非常的方便,还有要说明的就是cuda9.0的对应的是使用tensorflow-gpu1.8版本的,不要搞错了,然后安装的时候,最好先安装项目所需要的tensorflow,再安装tensorflow-gpu,不然会出现覆盖问题,导致GPU不运行的问题。
二、安装tensorflow和tensorflow_gpu库 这个就比较简单了，不管电脑上有没有安装、先卸载、再重新安装，...
pip install --upgrade tensorflow #安装cpu版本 1. pip install --upgrade tensorflow-gpu #安装gpu版本 1. 通过 import tensorflow 1. 如无报错即安装成功。 cpu版本到此及安装完毕,下面可省略不看 下面介绍GPU版本安装CUDA和cuDNN的过程 如需查询自己的机器显卡是否符合GPU版本,可在此查询 https://developer....
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...