| Tensorflow 1.x | cuDNN 5.1/6.0 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要cuDNN 7.6/7.4版本,而Tensorflow 1.x则需要cuDNN 5.1/6.0版本。如果您需要使用GPU进行Tensorflow计算,则需要安装与您所使用的Tensorflow版本兼容的cuDNN版本。综上所述,在安装和配置Tensorflow时,需要考虑到与Python、CUDA、cuDNN的版本对应...
(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,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件...
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...
通俗解释:cuda是一个计算框架,工具包,只能在英伟达的gpu使用;cudnn是一个深度学习加速包,一般都使用这个。再次查看对应版本tensorflow构建配置:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#tested_build_configurations重点:cudnn和cuda的版本要对应;不推荐安装最新版本的,适当降1-2个版本,稳定,bug少 network和...
5.1.8 Python、Tensorflow、cuda、cudnn版本对应关系白云堆儿里笑呵呵:文章导引——Jeremy 转载自他人总结,方便个人查询,链接如下: 链接:https://blog.csdn.net/ly869915532/article/details/124542362Build …
一、查看CUDA版本 二、安装CUDA 三、安装cudnn 四、安装Anaconda 五、Pytorch 六、TensorFlow 前言 深度学习框架TensorFlow和Pytorch的GPU版本搭建基础要求是显卡应当为NVIDIA系列,并将显卡驱动升级为最高版本。 显卡驱动下载地址:官方驱动 | NVIDIA,根据自己的显卡型号选择相应的驱动版本。
一、TensorFlow对应版本对照表 版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 te
CUDA个版本与驱动的关系如下: 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 ...
$ sudo cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/include $ sudo cp cuDNN/cuda/lib64/*/usr/local/cuda/lib64/ 至此,tensorflow的前期工作完成。 安装Tensorflow_gpu 在终端输入:$ pip3 install tensorflow-gpu 安装成功后,进入python,尝试import tensorflow as tf如果没有报错就安装成功了。