2.选择“cuDNN v7.1.1 Library for Windows 10” 3.下载完成有3个文件夹,我们需要复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1文件下覆盖 五、开始搭Tensorflow环境 1.输入指令(注意这里是py3.6):conda create -n tensorflow python=3.6 2.激活Tensorflow:activate tensorflow 3.之后就是安装...
| Tensorflow 1.x | Python 2.7/3.3-3.5 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要Python 3.6-3.8版本,而Tensorflow 1.x则需要Python 2.7/3.3-3.5版本。因此,在安装Tensorflow之前,需要先确定您的Python版本是否与您想要安装的Tensorflow版本兼容。接下来,我们来看看Tensorflow与CUDA的版本对应关系。| Tensorflow版本 | 对...
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、检查CUDA Version 在命令行中输入nvidia-smi,得到下图: 发现CUDA Version为12.0,只要该值大于11.2即可。根据官网,tensorflow2.6.0安装适配的CUDA版本为11.2,cudnn版本为8.1。 该表可见https://tensorflowcn.cn/install/source#tested_build_configurations 二、建立虚拟环境 建议python版本为3.6~3.9,这里选择3.8。虚...
# 导入 TensorFlow 库importtensorflowastf# 输出当前 TensorFlow 版本print("当前 TensorFlow 版本:",tf.__version__) 1. 2. 3. 4. 5. 注释:这段代码导入了 TensorFlow 库,打印出当前安装的 TensorFlow 版本。 步骤2: 查询对应的 CUDA 版本 根据TensorFlow 的版本,你可以在其[官方安装指南]( CUDA 版本。你...
版本Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA Tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 7.6 10.1 Tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 7.4
pip install tensorflow==version pip install tensorflow-gpu==version 下载地址 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn 下载下来之后进行解压,然后将解压出来的 (1)\cuda\bin\文件夹下的cudnn64_7.dll复制到CUDA安装目录\NVIDIA GPU Computing Toolk...
Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版本关系查询官方网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en 我的安装环境为: 我的tensorflow-gpu 安装版本为: 这个对应关系是在网上查询别人安装成功的案例,不要自己随意组合,不然很容易安装...
本文将介绍如何查看TensorFlow版本号、CUDA版本、cuDNN版本以及如何检查GPU和CUDA的可用性。一、查看TensorFlow版本号要查看TensorFlow版本号,可以在Python中执行以下命令: import tensorflow as tf print(tf.__version__) 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 ...
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,而导致GPU版本的tensorflow无法使用,如下图所示: ...