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(2021年3月更新): 三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/...
5、安装CUDA CUDA是支持用显卡进行计算的基础设施,和我的tensorflow2.3.1匹配的CUDA版本是10。 哥哥我不服气,就试着了下载了一个CUDA12。最后当然是翻车。因为愚蠢的tensorflow2.3.1是硬性指定库的版本的,指定的库名是XXXX_10,但是CUDA12里的库名字都是XXX_12 。所以请老实下载CUDA10,CUDA10在2023年已经在归档...
一、安装CUDA 安装CUDA也是必备的组件之一，之前以为这个是显卡自带的，后来查阅资料才知道要自己安装，但...
cuda和cudnn现在也可以用指令安装，不需要以前手动安装了，很方便，更新是需要安装对应cuda的 ...
更新TensorFlow-GPU时是否需要重新安装对应的CUDA版本，主要依据于更新后的TensorFlow-GPU版本是否与CUDA和cuDNN版本相匹配。通常情况下，进行更新时应谨慎操作。举例说明，我使用Python虚拟环境同时安装了TensorFlow 1.14与TensorFlow 2，以满足不同需求和解决历史问题，同时共用CUDA 10.0与cuDNN 7.4库。我...
首先,我们应该依据当前python版本安装对应的tensorflow,python3.7下只有tensorflow1.13以上,所以尽可能的将python版本定在3.6及以下;然后依据安装好的tensorflow版本查看对应的cuda和cudnn版本:对应版本,比如说我们需要的tensorflow1.12,对应的就是CUDA9.0和cuDNN7(实验发现需要7.15以上,所以这里选择7.4)。
为了获得最佳的性能和兼容性,选择正确的CUDA、Keras和Python版本是至关重要的。本文将为您介绍2022年6月最新的TensorFlow、CUDA、Keras和Python版本对应关系,并提供官网链接,以便您根据需要选择合适的版本。一、TensorFlow版本与CUDA、Keras、Python的对应关系在安装TensorFlow时,需要考虑您的硬件配置和项目需求。如果您使用...
tensorflow版本和cuda以及pyton版本的配套 部分版本表格:GPU 中文网站@内容可能过期 Tensorflow版本检测 GPU检测 附@ 安装流程@windows native GPU Step-by-step instructions🎈 1. System requirements 2. Install Microsoft Visual C++ Redistributable🎈 3. Install Miniconda ...
昨天,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。 GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 ...
环境配置—Tensorflow Cuda Cudnn 版本对应关系 深度学习-环境配置 一、Linux1.CPU2.GPU二、macOS1.CPU2.GPU三、Windows1.CPU2.GPU四、下载网址 一、LinuxTested build configurationsLinux1.CPU2.GPU二、macOS1.CPU2.GPU三、Windows1.CPU2.GPU四、下载网址CUDA ...