Python 版本与 TensorFlow 版本息息相关,请根据你的 Python 环境选择对应版本! 🔍TensorFlow 主要版本的详细信息 1️⃣ TensorFlow 2.12.x 支持的 Python 版本:3.8,3.9,3.10 CUDA 支持:11.8 cuDNN 支持:8.6 编译环境:GCC >= 9.3 适合场景:最新项目或需要最高性能支持的用户。
官方最新版本对应表www.tensorflow.org/install/source_windows?hl=zh-cn#gpu 版本Python 版本编译器构建工具cuDNNCUDA tensorflow_gpu-2.6.0 3.6-3.9 MSVC 2019 Bazel 3.7.2 8.1 11.2 tensorflow_gpu-2.5.0 3.6-3.9 MSVC 2019 Bazel 3.7.2 8.1 11.2 tensorflow_gpu-2.4.0 3.6-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1....
TF1建议用pyhton3.6.x,用python3.8.x ,pip install tensorflow==1.x.x 提示找不到对应版本。 之前测试过的的TF+Keras+CUDA版本 windows玩联邦学习 tff目前最新版本是0.48,但里面涉及到一些包只支持linux,windows下还没找到好的安装方法。 显卡 亲测3060不能很好的支持cuda10.1,会卡在莫名其妙的地方。 尝试跑了...
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。
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...
Anaconda环境配置Tenforflow−gpu后无法正常运行,检查是CUDA版本问题! 1. 问题和解决方法! 经过搜索相关回答和不断的尝试,本人遇到此问题是由于Cuda版本和显卡不匹配导致的,通过重新安装Cuda和相对应的Tensorflow-GPU得以解决。 本人使用RTX3070显卡(512.36),起初配置的Tensorflow和Cuda版本如下: pip list 查看:...
需要特别注意的问题是版本的对应问题和安装顺序问题 一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应,有时候还需考虑 python版本和gcc版本,不过选择一个好的参考资料,按照教程一步一步来应该没问题。 目录: 1、对应关系列表 2、版本选择 ...
一、TensorFlow对应版本对照表 版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 te
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