1、查看想要装的tensorflow版本以及与之对应的CUDA版本和cudnn版本 (1)查看GPU兼容的CUDA版本(遵循向下兼容的原则,我的电脑是11.3,在安装时选择了CUDA10.1) (2)打开tensorflow官网:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn) 往下划,选择想要装的版本,我这里选择的版本是红框内的部分 2、安装CUDA ...
(1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本; (2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。 二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建...
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...
打开官网链接,下载需要先登录,要注册个邮箱账号验证下。 cuDNN Archive | NVIDIA Developer 找到8.1,我选的是8.1.1,点击下载 cuDNN Library for windows。 下载之后解压出来如下图,包含bin/include/lib 三个文件夹: 需要把这3个文件夹的内容复制到CUDA安装目录下的对应目录里。我的安装目录是 C:\Program Files\...
b. TensorFlow 1.x需要CUDA 8.0或更高版本,但建议使用与TensorFlow 2.x相对应的CUDA版本以获得最佳性能和兼容性。 选择合适的版本:a. 确保您的NVIDIA显卡驱动程序与您计划使用的CUDA版本兼容。b. 考虑您的项目需求和目标。如果您的项目需要处理大量数据或进行复杂模型训练,选择更高版本的CUDA和cuDNN可能会提供更好...
Tensorflow2.10.0+cuda11.8+cudnn8.7 【准备工作】 1、先去找个人电脑的基础配置,在cmd终端输入“nvidia-smi”查看GPU配置 右上角的“ CUDA Version: 12.3”是电脑能兼容的最高的CUDA版本 2、然后在官网(Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn))查看python-CUDA-Tensorflow的版本对应关系 ...
1.1cuda安装 首先找到tensorflow的版本和python版本的对应关系,参考:从源代码构建 | TensorFlow 我选择安装的版本是2.2.0,因此需要安装cudnn7.6+cuda10.1 检查本机显卡显卡所支持的最高的CUDA版本:NVDIA控制面板->系统信息->组件 可以看到目前是11.6的驱动,因此我的显卡最高是可以支持到CUDA11.6版本的。知道了最高支持...
1. 安装GPU版本的pytorch,及其cuda和cudnn: 为了不破坏现有的torch或者tensorflow版本,可以先搭建另外一个环境: condacreate-ntorch_versionpython=3.* 然后按照torch官方出的旧版本torch安装方法进行安装,推荐使用conda安装: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/pytorch.org/get-started/previous-ver...
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...