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 输入以下命令: 代码语言:javascript 代...
主要有两种方式进行安装:pip、conda,pip安装tensorflow-gpu的时候,需要首先配置cuda和cudnn环境,并且需要与tensorflow的版本对应,用pip的方式进行安装,几乎可以安装所有的版本,cuda和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装文档,在此不在叙述。conda安装的时候,不用单独配置cuda和cudnn,但是在安装之前尽量去官网查看,有那些版本...
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...
在官网打开下载安装包:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 点进去之后按照如下图配置下载,解压后安装,安装路径默认。 3、安装cudnn 打开cudnn官网:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 花几分钟注册账户,然后选择版本后点击下载,解压 ***解压后得到一个名为cuda的文件夹,把该文件夹改名为cudnn765然后复制到CUDA...
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。
2. 安装GPU版本的tensorflow,及其cuda和cudnn: 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...
安装和配置:a. 按照NVIDIA官方文档的说明安装适当版本的CUDA和cuDNN。确保遵循所有兼容性和安装要求。b. 在安装完成后,验证CUDA和cuDNN是否正确安装并可用于您的系统。您可以通过运行一些示例程序或使用TensorFlow的GPU支持来验证。 更新和升级:a. 保持TensorFlow、CUDA和cuDNN的最新版本对于获得最佳性能和安全性非常重要...
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...
原因是安装文件损坏,重新下载 安装包下载 cuda 10.0版本 官网安装中断: 开了vpn会影响下载的中断,这个时候关掉vpn 下载cudnn与cuda对应版本 我安装的是tensorflow-gpu==1.14.0 对于cuda版本10.0 cudnn = =7.5.0,这个在下载的时候要和cuda 版本对应 安装cuda ...