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...
InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 1. 说明CUDA 驱动程序版本跟 CUDA 的运行时版本不匹配。 (1)查看 CUDA driver version(驱动版本):就是NVIDIA GPU的驱动程序版本 查看命令:nvidia-smi 1. 看以看到 Driver Version:384.111 (2)查看 ...
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...
2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机选择下载的版本为10.1,这里选择版本一定要注意,因为cuda版本会决定你下载的cudnn和tensorflow-gpu版本,若不一致,会出现版本不匹配等问题,无法使用。 3.下载完cuda之后 ①打开安装包,此时...
为了充分利用GPU的计算能力,我们需要正确地配置CUDA和cuDNN。本文将为您详细介绍TensorFlow各个GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本,帮助您更好地配置和使用TensorFlow。1. TensorFlow 2.x系列TensorFlow 2.x系列是最新版本的TensorFlow,它支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6。以下是TensorFlow 2.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: ...
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...
2. 安装GPU版本的tensorflow,及其cuda和cudnn: 同样的安装tensorflow一样,先将对应版本的cudn和cudnn,然后再安装tensorflow-gpu: Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 注:conda install报错的文章末尾,不同的conda版本安装的cudatoolkit以及cudnn不同...
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 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...
简介:随着深度学习的发展,Tensorflow成为广泛使用的机器学习框架。选择合适的CUDA和cudnn版本对GPU加速性能至关重要。本文介绍了Tensorflow各版本与CUDA、cudnn的对应关系,并推荐使用百度智能云文心快码(Comate)提升代码编写效率。点击链接https://comate.baidu.com/zh了解详情。