然后会编译半个小时左右,编译成功后后会提示Finished building CUDA samples这时候进入/usr/local/cuda/extras/demo_suite目录下,找到deviceQuery可执行文件,并执行(./deviceQuery),将会输出GPU相关信息。 新版本cudnn命令有改变,所以在此补充: 查看cuda和cudnn版本: (1)在python环境里 import torch print(torch.__ve...
选择与CUDA 12兼容的TensorFlow版本: 根据NVIDIA和TensorFlow的官方文档,CUDA 12通常与较新版本的TensorFlow兼容,但具体版本可能因TensorFlow的发布周期而有所不同。 在安装之前,建议查阅TensorFlow的官方文档或GitHub仓库的发布说明,以确认与CUDA 12兼容的TensorFlow版本。 使用pip或conda安装选定版本的TensorFlow: 如果你...
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12.4.1-1_amd64.deb sudo cp /...
十分钟安装Tensorflow-gpu2.6.0+本机CUDA12 以及numpy+matplotlib各包版本协调问题该博客讲的非常清晰。 step1:安装cudatoolkit和cudnn。tensorflow必须主动安装这两个库,torch则不需要主动安装。 conda install cudatoolkit=11.2.0 conda install cudnn=8.1.0.77 step2:安装tensorflow和keras。至于protobuf、pandas、matpl...
tensorflow GPU版本对应关系 cuda12 tensorflow gpu版本cpu有什么区别,众所周知,TensorFlowGPU版相比CPU版可以依托显卡强大的算力来发挥深度学习更好的性能。在此之前我尝试安装过多次TensorFlowGPU版,但是都是出现各种错误。这里我给大家总结一下我遇到的错误:下面这种
最终安装内容:windows10 + 3060显卡 + tensorflow-gpu 2.10.0 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 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。
cuda 12.0 RTX4090 由于tensorflow2官网已经不支持cuda11以上的版本了,配置cuda和tensorflow可以通过以下步骤配置实现。 2 步骤 (1)创建conda环境并安装cuda和cudnn,以及安装tensorflow2.10 condacreate -n tf39 python=3.9.* numpy=1.20condaactivate tf39condainstall -c conda-forge cudatoolkit=11.8.*pipinstall nvi...
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=8.1.0# 如果这样会检测到cudatoolkit=11.2.2由于没有尝试,但从版本来说可能...
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 ...
在2022年12月,CUDA的最新版本是11.x。您需要检查您的系统是否支持CUDA 11.x,并确保您的TensorFlow版本与CUDA版本兼容。如果不兼容,请考虑降级或升级您的TensorFlow版本。(3) 使用虚拟环境为了隔离TensorFlow的安装和配置,建议使用虚拟环境。虚拟环境可以避免不同应用程序之间的冲突,并使您的开发环境更加整洁。您可以...