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...
首先,在桌面【右键】-打开【NVIDIA 控制面板】-选择【帮助】-【系统信息】,再打开的系统信息中选择【组件】,即可看到本机GPU对应支持的CUDA版本: 组件3D设置重点NVCUDA64.DDL 后面的产品名称 或者可以在终端输入命令nvidia-smi查看GPU驱动版本 CUDNN版本选择 CUDA与CUDNN的版本对应关系 根据CUDA的版本进行安装,下载压...
TensorFlow 2.0 一共分为 CPU 和 GPU 两个版本。相较于 GPU 版本的 TensorFlow 来说,CPU 版本在运行速度方面存在着极大的劣势。开发大型 AI 项目推荐使用 GPU 版本(需要电脑配置 GPU 显卡),但若只是作为开始深度学习的开始,从 CPU 版本了解 TensorFlow 2.0 的所有用法也是完全可行的。 1.2.1 CPU 版本 TensorFlo...
最近在学校的服务器上安装TensorFlow-GPU遇到了一些问题,都是一些版本对应的问题,总结了一下 以上是版本的对应 详细的可以看一下连接: https://tensorflow.google.cn/install/source ...
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...
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: ...
对应的版本信息为tensorflow 2.4.0、python 3.8、cudatoolkit 11.0.3、cudnn 8.0.5.39、keras 2.4.3。 TF GPU版本型号 根据下图,注意tensorflow,python,cudnn,cudatoolkit这四个版本对应的型号。 参考连接:Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表_tensorflow版本对应python3.11-CSDN博客 ...
TensorFlow2.x GPU版安装与CUDA版本选择指南 深度学习tensorflowpythonwindows 目前Python最新release版本为3.9.0,配合TensorFlow2版本使用目前常见的以Python3.6和3.7,大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可 Color Space 2020/11/09 3.1K0 配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti) | 第四章 基于Anaconda的Tenso...
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...