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...
三、Tensorflow、Python、CUDA及CUDNN不同版本的对应关系 3.1 windows端 参考网址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows Tensorflow CPU版本 Tensorflow GPU版本 3.2 linux端 参考网址:https://tensorflow.google.cn/install/source Tensorflow CPU版本 Tensorflow GPU版本 3.3 MacOS端 参考网址:https://t...
(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 (3)CUDA 工具包附带的CUPTI。 CUPTI,即CUDA Profiling Tools Interface(...
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 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.11:CUDA 8.0,cuDNN 6.0 TensorF...
1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.6,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。 操作:单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机选择下载的版本...
2、tensorflow与cuda和cudnn对应版本关系 2.1 Linux环境下(ubuntu): 2.2 Windows环境下(window10): 3、安装(主要是通过anaconda来安装) 3.1 安装anaconda(地址:Index of /anaconda/archive/) https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载相对应的版本,主要分为window、linux、mac系统。
2. 官网查看tensorflow-gpu和CUDA的版本对应关系。注意:语言一定要切换成英文,中文的内容不全。 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...
注:conda install报错的文章末尾,不同的conda版本安装的cudatoolkit以及cudnn不同,可以使用conda search cudatoolkit或者cudnn来查看当前的conda能够安装什么版本的cudatookit,然后按照下面的对应版本安装即可。比如conda search下面的只有11.3,那么就安装对应的cudnn=8.2.1,即tensorflow=2.5.0。