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...
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...
TensorFlow 2.0:CUDA 9.0,cuDNN 7.02. TensorFlow 1.x系列TensorFlow 1.x系列是较旧版本的TensorFlow,但它仍然被广泛使用。以下是TensorFlow 1.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: TensorFlow 1.15:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.14:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.13:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.12:CUDA 8...
Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1。 我的显卡支持的CUDA版本比11.2高,满足tensorflow-gpu 2.10.0的要求,所以直接安装这个版本。 假如你的显卡只支持CUDA11.0,按照上图显示,最高就只能安装2.4.0版本的tensorflow-gpu。
1、根据显卡确定需要下载的cuda和cudnn版本 cuda和cudnn版本与tensorflow、python的版本有关,具体对应关系可以去官网上查看,但是注意,cuda的版本不能超过你电脑的显卡版本, 要查看电脑的显卡版本,首先在桌面右键选择NVIDIA控制面板(如果没有的话可能是因为你的电脑不支持GPU),然后选择帮助下的系统信息,在弹出的对话框中...
是的,有兼容Cuda 9.0和cudnn 7.1的TensorFlow版本。TensorFlow是一个开源的机器学习框架,支持深度学习任务。为了兼容不同的硬件和软件环境,TensorFlow提供了多个版本。 对于Cuda和cudnn的兼容性,TensorFlow提供了相应的版本。在TensorFlow的官方网站上,可以找到适用于不同Cuda和cudnn版本的TensorFlow版本。在选择TensorFlo...
在安装和使用Tensorflow时,我们经常需要选择与Tensorflow版本相匹配的CUDA和cuDNN版本。这是因为Tensorflow、CUDA和cuDNN之间存在一定的依赖关系,不同的版本之间可能存在兼容性问题。为了确保顺利安装和使用Tensorflow,了解不同版本之间的对应关系是必要的。首先,让我们来看看Tensorflow和CUDA的对应关系。Tensorflow需要CUDA的支持...
TensorFlow 2.x系列则推荐使用CUDA 10.0和cuDNN 7.6版本,特别是针对GPU版本时,CUDA 11.0和cuDNN 8.0也是一个常见的推荐组合。 对于TensorFlow 2.x系列的最新版本,建议始终使用与当前CUDA和cuDNN最新版本相对应的版本,以获取最佳性能和兼容性。 在实际安装和配置过程中,可以通过设置环境变量或使用虚拟环境来确保TensorFl...
总结:CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。 (2)cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,注意,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。 总结:cuDNN与CUDA没有一一对应的关系 ...