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...
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...
如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1。 我的显卡支持的CUDA版本比11.2高,满足tensorflow-gpu 2.10.0的要求,所以直接安装这个版本。 假如你的显卡只支持CUDA11.0,按照上图显示,最高就只能安装2.4.0版本的tensorflow-gpu。 3. 下载CUDA 11.2。官网链接: CUDA Toolkit Archive | ...
使用anaconda安装直接安装tensorflow2.1.0-gpu版本 使用anaconda安装直接安装tensorflow2.1.0-gpu版本 下载好 anaconda 查看自己显卡cudn 点击系统信息,选择组件查看 打开anaconda安装tensorflow-gpu版本 点击apply安装tensorflow-gpu, 这时会看到该tensorflow-gpu版本对应cuda型号,不能超出自己电脑显卡cudn,若超出,就需降低ten...
下面是tensorflow-gpu版本依赖的cuda和cudnn的版本: https://www.tensorflow.org/install/source cuda是深度学习的sdk cudnn是神经网络的sdk cuda安装 cuda的下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 需要下载cuda包,以及所有的补丁文件,我这里因为是centos,所以下载的全是rpm包。直接通过yum...
conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6 conda installtensorflow-gpu==2.1 pip install tf-...
Tensorflow Object Detection API 版本对应关系(CUDA/cudnn/tensorflow-gpu踩坑) 关于Tensorflow Object Detection API中tensorflow-gpu的版本选择: 记得一定要去看官网的要求! 官网是这么说的:它的版本是tensorflow-gpu 1.12.0,你不能低于1.12.0版本,不然model zoo里面的模型你跑不了~ 官网:https://github.com/tens...
一、寻找所需版本 首先去官网找到你所需要的tensorflow版本,这里以GPU的tensorflow2.11.0为例子。(当然CPU更为简单,就几条命令就好了) 官网链接如下: https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 这里有个细节,在官网中浏览时要切换成英文模式,中文模式下很多版本信息还没有更新过来。