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...
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...
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local_11.0.2-450.51.05-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-0-local/7fa2af80....
从CDSW1.1.0开始支持GPU,具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》,从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本,CUDA版本以及TensorFlow版本,如下: 我们注意到CUDA的版本是9.2,但是目前官方发布的编译好的TensorFlow的CUDA版本还是9.0,为了在CDSW环境中让TensorFlow运行在GPU上,...
和TensorFlow一样,英伟达CUDA的垄断格局将被打破? 十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。
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; ...
pip install tensorflow[and-cuda] 验证安装: python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))" python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" 正确的话,应该有类似以下输出: 2023-10-13 01:06:17.302037: I tenso...
深度学习TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表,一、TensorFlow对应版本对照表版本Python版本编译器cuDNNC
cuda_final 安装Tensorflow-gpu 创建新的虚拟环境env conda create -n env python=3.9 进入此虚拟环境 conda activate env 如果想使用下一步简便的指令,需要Python 3.6–3.9 安装tensorflow-gpu pip install tensorflow[and-cuda] tensorflow-gpu 进入python环境进行测试 ...
3、安装CUDA支持。 重要的话先说了,一定要看清版本,版本不对(太低或者太高)均不可以。 # 参照官方文档:https://www.tensorflow.org/install/pip#windows-native# Software requirements# Python 3.7–3.10# pip version 19.0 or higher for Linux (requires manylinux2010 support) and Windows. pip version 20.3...