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,...
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...
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...
步骤一:下载CUDA 11.6前往NVIDIA官网,下载与您的GPU兼容的CUDA版本。请确保选择与您计算机系统匹配的版本(32位或64位)。下载完成后,双击安装程序开始安装。步骤二:安装CUDA 11.6 打开安装程序,点击“下一步”。 同意CUDA的许可协议,并继续点击“下一步”。 选择“自定义”安装,并确保只勾选了您需要的组件。如果...
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...
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 2.4需要CUDA 11.0。如果使用的...
看一下你的英伟达显卡支持的cuda版本,就是支不支持cuda11.2(只要不是太老的显卡应该都是支持的,必须是11.2,因为他的pypi的与构建版本就是基于11.2的。 我一开始就是因为我的RTX3070可以装到最新的cuda12.0,直接装了个cuda12.0,所以tensorflow就根本没办法调用GPU)。