Tensorflow 2.x系列通常需要CUDA 10.0或更高版本。建议使用与CUDA 10.0兼容的CUDNN版本,以确保最佳性能和稳定性。Tensorflow 1.x系列对于Tensorflow 1.x系列,以下是常见的版本与CUDA及CUDNN的对应关系: Tensorflow 1.15:需要CUDA 10.0和CUDNN 7.6.5 Tensorflow 1.14:需要CUDA 9.2和CUDNN 7.4.2 Tensorflow 1.13:需要...
需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配,还需要查看下自己GPU的驱动版本,如果不匹配会出现很多问题。GPU驱动的版本可在 NVIDIA控制面板里找到: CUDA个版本与驱动的关系如下: 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。
《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。两个应该差不多。请看这篇博客。 CUDN10+cuDNN详细安装教程(对应最新tensorflow2.1.0) CPU GPU...
详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应 关系 参考官⽹地址：CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.0 3.5-3.6MSVC 2015 update 3C...
这篇文章列出的是官网给出的对应版本关系。 自己这两天一直在搭建Tensorflow-gpu这样一个环境。 tensorflow-gpu版本为1.12 ,如官方所示要求cuDNN版本为7,CUDA版本为9. 但自己在安装CUDA的时候一直是无法安装的状态,查看了很多其他人的博客,有好多都说是卸载现有的显卡驱动,然后再重新安装。不知道这样带来的后果是什么...
测试 1. 安装AnacondaAnaconda是一个包管理器,在每个版本之间建立了隔离,可以方便的管理 tensorflow 深度学习 anaconda CUDA Tensorflow tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 tensorflow各个版本参考文章1.x各版本下载地址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/tensorflow各个版本的CUDA...
已验证的配置,参考tensorflow官网,可能需要梯子 查看GPU版本(N卡) lspci | grep -i nvidia 查看nvidia驱动版本 cat /proc/driver/nvidia/version 查看CUDA版本 cat /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V # nvidia 编译器版本 查看cuDNN版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ...
GPU support | TensorFlow 看官方文档的说明
根据tensorflow版本选择合适的cuda版本和cudnn版本，看图 具体参考tensorflow官方文档（可能需要fq）：https:...