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/...
安装tensorflow-gpu2.0.0 + CUDA10.0 + cudnn(7.4以上版本) 在进行tensorflow学习的时候,对于神经网络等计算量很大的程序,用tensorflow-gpu运行是比较快的。 安装准备: 先检查一下你的显卡是不是NVIDIA显卡,目前仅支持NVIDIA显卡。 安装tensorflow前要先安装好anaconda3 更新一下显卡驱动 打开设备管理器 如上图所示,...
cuda 是一个软链接,它指向我们指定的 cuda 版本(在设置环境变量时,也使用的是cuda,而不是cuda-具体版本,这主要是为了方便我们切换 cuda 版本,可以让我们不用每次都去该环境变量的值)进入local文件夹下,使用stat命令查看当前 cuda 软链接指向的哪个 cuda 版本: 可以看到,cuda 软链接的文件类型是symbolic link,指向...
Cuda是一种并行计算平台和编程模型,用于利用GPU进行高性能计算。TensorFlow是一个开源的机器学习框架。根据TensorFlow官方文档,TensorFlow 1.8.0版本兼容的Cuda版本是Cuda 9.0。 Cuda 9.0是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,它提供了一系列的工具和库,可以帮助开发者在NVIDIA GPU上进行高性能计算。Cuda 9.0具有以下...
步骤1:确认你的GPU是否支持CUDA 11.6。你可以在NVIDIA的官方网站上查找兼容的GPU型号。步骤2:下载并安装适用于你的操作系统的CUDA 11.6。你可以在NVIDIA的官方网站上找到这个安装包。在下载和安装过程中,确保选择正确的操作系统和GPU版本。步骤3:下载并安装cuDNN 8.0.5,这是TensorFlow所需的另一个库。同样,你可以...
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各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 二、Nvidia 显卡算力 PC显卡算力 笔记本显卡算力 三、名词 CUDA CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
例如我是python3.10,最高兼容CUDA12.3,因此我能够支持最新版的tensorflow_gpu-2.10.0,故选择该版本。该版本对应的CUDA版本是11.2.X 但是CUDA11.2.X不支持WIN11,经过本人实测,CUDA11.8.X版本也可以兼容。我最终采用了CUDA11.8.X。 需要注意的是:Tensorflow2.10以后的版本是不支持原生windows的,只能通过WSL方式安装,这不...
一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems https://www.tensorflow.org/install/source_windows 在NVIDIA的显卡驱动程序已经更新到 10.1版本,最新的支持CUDA 10.1版本的cuDNN为7.5.0 ...