GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https:///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。本次使用的是 Windows10 ...
在该目录下执行下面命令将cudnn添加到cuda的库中: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sudo cp cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 进入...
# 引用自:https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native# 5. GPU setup# You can skip this section if you only run TensorFlow on CPU.# First install NVIDIA GPU driver if you have not.# Then install the CUDA, cuDNN with conda.conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.2cudnn=8.1...
CUDA安装地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 找到10.1版本(与tf版本对应),下载 下载成功后进入安装阶段,安装CUDA,首先需要选择CUDA的临时解压路径,这个临时解压文件夹会在安装完成后自动删除,这里建议默认(安装cuda建议都选默认路径,否则后面会出很多意想不到的问题)。 ok后会自动弹出安装程序,直...
NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。 四、检验tensorflow-gpu安装成功 ...
最后我使用了最新的tf-nightly-gpu 2.6.0的版本+cuda11.1+最新版cudnn8.1 for cuda 11.1,方法和正文一样,用anaconda的好处就是虚拟环境可以直接重建。 以及如果出现function cupti_interface_->Subscribe( &subscriber_, (CUpti_CallbackFunc)ApiCallback, this)failed with error CUPTI could not be loaded or sy...
由于我安装两个版本的cuda,这个时候使用tensorflow -gpu之后就是系统可以自由 切换到与tensorflow对应的cuda版本。不会出现冲突的现象; 如果你打算删掉之前的cuda版本,你要想卸载之后还要清空注册表,不然会出现冲突现象,所以,做一件事情之前要先调研好一切可能发生的情况; ...
2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windows 11 版本中一般是12.0版本,键盘上同时按win +r,输入cmd,打开命令窗口,在命令窗口输入:nvidia-smi 二、Anaconda的安装 安装tensorflow前要先安装好Anaconda Anaconda是一个强大的开源数据科学平台,它将很...
1、去 cuda 官网 https://developer.nvidia.com/... 按照显卡型号和所需 cuda 版本下载安装包,注意第一次使用需要注册用户才能下载。官网推荐是直接用 wget 下然后再运行: $ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run $ sudo sh...
配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti):(三)CUDA与CUDNN安装 Dexter WIN10+RTX3090+Tensorflow+CUDA11.1+CUDNN8.0.5多GPU并行 主机配置WIN 10 CPU: I9-10900K 内存: 64G 显卡: GeForce RTX 3090 * 2 Python 3.7.6 目前配置:驱动460.89 Cuda11.1 Cudnn11.1-8.0.5 Tensorflow tf-nightly-gpu dev20201224...