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...
三、Tensorflow、Python、CUDA及CUDNN不同版本的对应关系 3.1 windows端 参考网址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows Tensorflow CPU版本 Tensorflow GPU版本 3.2 linux端 参考网址:https://tensorflow.google.cn/install/source Tensorflow CPU版本 Tensorflow GPU版本 3.3 MacOS端 参考网址:https://t...
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...
主要有两种方式进行安装:pip、conda,pip安装tensorflow-gpu的时候,需要首先配置cuda和cudnn环境,并且需要与tensorflow的版本对应,用pip的方式进行安装,几乎可以安装所有的版本,cuda和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装文档,在此不在叙述。conda安装的时候,不用单独配置cuda和cudnn,但是在安装之前尽量去官网查看,有那些版本...
cuDNN版本:由于cuDNN库是作为TensorFlow的一部分进行安装的,因此你可能需要首先安装或确认TensorFlow的安装。然后,在Python环境中运行以下命令:import tensorflow as tf; print(tf.__version__)。这将显示TensorFlow的版本信息,同时也会显示与之关联的cuDNN版本(如果已安装)。接下来,为了找到与特定CUDA和cuDNN版本对应...
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...
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 GPU进行通用计算。因此,TensorFlow的性能与CUDA版本息息相关。 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...
一、TensorFlow对应版本对照表版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...
第一步:匹配版本。(版本不对,努力白费),最全的版本匹配在官网上自行检查 从源代码构建 | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source?hl=zh-cn 我用的版本(我的GPU是nvidia 4080): cuDNN:8.0CUDA:11.0python:3.6-3.9tensorflow:2.4.0tensorflow-gpu:2.4.0numpy:1.19.2 ...