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: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
1.输入nvcc --version,反馈得到的是版本信息即为环境配置成功 2.输入set cuda,该命令为查看环境变量设置的路径 3.在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite(我的路径均为默认安装配置下的地址)下进入cmd窗口或者通过cd命令进入该位置 4.在cmd窗口运行以下测试文件 bandwidthTe...
①首先,根据安装的CUDA版本下载对应的cuDNN版本,以及对应的tensoflow-gpu版本、python版本都从这里查看,详细信息查看该网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。 因为本机安装的CUDA10.1版本,所以选择cuDNN7.6进行下载,下面红框中的都可以选择。 ②下载完成后,解压此文件,将cudnn文件中对应的文件移...
cuda版本是向下兼容的,即选择cuda时,选择低于你显卡版本以下对应的cuda版本均可。(对于我的显卡,黄色区域都是可以的,我选择的红色的cuda10.0) 四、查看cuda版本对应的cudnn和tensorflow-gpu版本 我选择的是tensorflow-gpu1.15.0,与之对应的需要cudnn7.4,同时我们还需要Visual Studio ,因为没有找到相关的图,看网上说...
tensroflow-gpu 1.15(update 需要python3.5-3.6,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=10.0condainstallcudnn=7.3.1pipinstalltensorflow-gpu==1.15 tensorflow-gpu 2.4.1(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法):
GPU setup# You can skip this section if you only run TensorFlow on CPU.# First install NVIDIA GPU driver if you have not.# Then install the CUDA, cuDNN with conda.conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.2cudnn=8.1.0# 如果这样会检测到cudatoolkit=11.2.2由于没有尝试,但从版本来说可能...
为了充分发挥其GPU加速性能,选择合适的CUDA和cudnn版本至关重要。在这一过程中,百度智能云推出的文心快码(Comate)能够显著提升代码编写效率,助力开发者更加高效地完成深度学习模型的构建与优化。详情可访问:https://comate.baidu.com/zh。 CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,它只能在NVIDIA的GPU上运行,并且...
中文列表：CUDA - 支持CUDA的GPU - NVIDIA(英伟达)英文列表：CUDA GPUs 2.Python版本：64位版本的Python 3.5。注意Python3.6和2.7都不可以。地址和版本如下图所示。如果使用错误的Python版本，将无法安装TensorFlow！3.Visual Studio版本：我们使用的CUDA8.0不支持Visual Studio 2017，使用VS2017会报错。Visual ...
CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。 十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达...