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...
在Path中手动添加如下路径: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win6...
比如conda search下面的只有11.3,那么就安装对应的cudnn=8.2.1,即tensorflow=2.5.0。 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...
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...
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: ...
1、首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本、CUDA、cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功。 注:链接查看地址https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2、下载CUDA,并且安装 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
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 ...
我们发现对于gpu版本的tensorflow中文版只到tensorflow2.6.0版(对应python3.6-3.9),而英文对应到2.10.0版(对应python3.6-3.10),我们选择英文版(对应cuDNN 为8.1版本,CUDA为11.2,注意这个不能搞错,否则易出现版本不兼容)。 1.2.1.1https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载相应版本的CUDA ...
Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版本关系查询官方网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en 我的安装环境为: 我的tensorflow-gpu 安装版本为: 这个对应关系是在网上查询别人安装成功的案例,不要自己随意组合,不然很容易安装...