光标到蓝色箭头,enter 输入自己要安装cuda的路径 光标到Toolkit Options,enter 光标到 Change Toolkit Install Path(下图蓝色箭头),enter,修改为要安装的cuda目录; 光标到三个红色箭头,enter; 光标到绿色箭头,enter 光标到Samples Options,enter 红色箭头,enter,修改为要安装的cuda路径,enter,光标到Done,enter 光标到红...
GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https:///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。本次使用的是 Windows10 ...
这将导入TensorFlow模块,并打印出版本号。二、查看CUDA版本要查看CUDA版本,可以执行以下命令: nvcc --version 这将打印出安装在系统上的CUDA版本。三、查看cuDNN版本要查看cuDNN版本,可以执行以下命令: import tensorflow as tf print(tf.test.cuda_udnn_version()) 这将导入TensorFlow模块并打印出cuDNN版本号。四...
二、检查tensorflow_cpu/gpu对应的CUDA和cuDNN版本 gpu版本对应网址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 所以我选择了下载CUDA11.2.0,cuDNN8.1。 2.1下载CUDA 官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载过程网上有很多大家可以参考,选择自己的系统即可,可以发现低版本...
cuDNN版本:由于cuDNN库是作为TensorFlow的一部分进行安装的,因此你可能需要首先安装或确认TensorFlow的安装。然后,在Python环境中运行以下命令:import tensorflow as tf; print(tf.__version__)。这将显示TensorFlow的版本信息,同时也会显示与之关联的cuDNN版本(如果已安装)。接下来,为了找到与特定CUDA和cuDNN版本对应...
方式一:将cuDNN解压后直接复制到CUDA路径中覆盖 方式二:cuDNN 安装至其他位置 C:\tools\cudnn-9.0-windows10-x64-v7.6.2.24\cuda C:\tools\cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.1.10\cuda 环境变量配置 powershell快捷配置 SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH% ...
同样的安装tensorflow一样,先将对应版本的cudn和cudnn,然后再安装tensorflow-gpu: Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 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...
安装最新的tensorflow库,注意匹配好tensorflow和cuda的版本(看到tensorflow和cuda对照表第一行还在用cuda11.2,我以为这张表好久没更新了,结果第一行就是最新版的tensorflow的依赖情况,google的动作有点儿慢啊,cuda11都到8了)。我安装的tensorflow-2.11.0编译时使用了cudnn8.2和cuda11.2,刚好和我之前安装的cuda和cudnn...
安装cuDNN 首先进入cuDNN的现在网站(若迟迟无法进入网页,选择科学上网),与CUDA下载不同的是,下载cuDNN需要注册一个NV的开发者,注册后即可进入链接下载。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 进入链接后选择如下版本进行下载,一定一定一定要下载正确版本: ...
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。