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...
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus比如我的是 GeForce GTX 1060,是支持的,如图所示: 如果你的显卡是支持的,那么就可以开始下面的漫漫安装之路了,我安装包的版本是Win10、python3.6.5、tesorflow-gpu 1.8.0、CUDA 9.0、cuDNN 7.4.2。版本之间一定要匹配,如果不匹配后面会很麻烦,各种卸载重新安装。请一定...
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...
Anconda下Python2.7版本的TensorFlow的安装 代码语言:javascript 复制 conda create-n tf Python=2.7#创建2.7版本的环境 conda activate tf #激活创建的环境 pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl #进入下载好的文件夹,安装TensorFlow Anconda下Python3.6版本同上,版本号稍作修改即可 下面再...
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...
1. 安装GPU版本的pytorch,及其cuda和cudnn: 为了不破坏现有的torch或者tensorflow版本,可以先搭建另外一个环境: condacreate-ntorch_versionpython=3.* 然后按照torch官方出的旧版本torch安装方法进行安装,推荐使用conda安装: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/pytorch.org/get-started/previous-ver...
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: ...
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...
去anaconda官网,下载64-Bit Graphical Installer (457 MB)版本,管理员身份运行一路Next即可,等待安装完成。 3.2 新环境建立 安装完成后,开始-搜索Anaconda Prompt,进入该命令台,输入以下命令建立一个名为tf_gpu的环境,该环境用python3.6语言。 conda create -n tf_gpu python=3.6 ...