在Windows操作系统下,建议使用Anaconda或Miniconda等预编译的Python发行版中的构建工具进行构建。 cuDNN cuDNN是NVIDIA开发的GPU加速深度学习库,它可以与TensorFlow配合使用,提高深度学习训练和推理的性能。TensorFlow支持cuDNN 5.1以上的版本。在安装TensorFlow时,如果您的系统安装了cuDNN,TensorFlow会自动检测并使用cuDNN进行...
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的版本对应关系。根据您所使用的Tensorflow版本,选择合...
Anaconda2019[python3.7.3]+cuda11.2 + cudnn8.1.0 + tensorflow=2.5.0,tensorflow-gpu=2.5.0(tf25虚拟环境,python3.7.3)+pytorch1.10.0(cu113) + torch-geometric(PYG100虚拟环境,python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是为了防止两个深度学习库对numpy等库的要求不同所以用两个虚拟环境) 【...
1、打开anaconda Prompt; 2、输入conda create -n TF-gpu python=3.8(创建一个名叫TF-gpu的虚拟环境,python版本是3.8,在此环境中进行配置,而不影响其他环境); 3、输入conda activate TF-gpu(激活并进入此环境进行操作); 4、pip install tensorflow==2.3,开始配置一大堆东西; 5、验证是否成功:仍在此环境中输入...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include 找到cudnn.h 或者 cudnn_version.h 选中,以记事本方式打开。 版本即为8.1.1 自己电脑需要安装哪个版本的 Cuda 打开NVDIA 控制面板。桌面右键打开或者右下角任务栏右键选择打开。选择系统信息。选择组件,下图方框处就是你电脑对应需要安装的 Cuda...
python3.8.12 + CUDA 11.6.1 + cuDNN 8.3.2 + tensorflow 2.7.0 + Keras 2.7.0 1. tensorflow与CUDA、cuDNN关系查询 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu CUDA版本选择 NVIDIA 与CUDA的版本对应关系 参照表格选择 首先,在桌面【右键】-打开【NVIDIA 控制面板】-选择【帮助】-【...
然后查询Tensorflow-gpu、Python、 cuda 、 cuDNN 版本关系，要 一 一对应！
1conda install tensorflow 运行上述代码，我们将自动开始安装当前环境（也就是Python版本）支持的最新版本的tensorflow库；如下图所示。 安装完毕后，就将出现如下图所示的界面。 至此，我们就完成了CPU版本的tensorflow库的配置。我们在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。1...