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: TensorFlow 2.7:CUDA 10.1,cuDNN 7.6 TensorFlow 2.6:CUDA 10.0,...
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...
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...
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...
前排友情提醒,若电脑无独立显卡,请不用安装GPU版本,乖乖的安装CPU版本吧 目前已被验证的最新版兼容的各部分版本如下: tensorflow - 2.1 python - 3.7.6 cudatoolkit - 10.1 cudnn - 7.6.5 若想了解旧的Tensorflow版本以及对应的cuda、cudnn版本,请访问Tensorflow官网,并下滑至最底部。如图 ...
其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二、查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA驱动CUDA以及支持神经网络训练的CUDNN模块:(重点,其中需要查看自己NVIDIA版本 Python版本 CUDNN版...
1conda install tensorflow 运行上述代码，我们将自动开始安装当前环境（也就是Python版本）支持的最新版本的tensorflow库；如下图所示。 安装完毕后，就将出现如下图所示的界面。 至此，我们就完成了CPU版本的tensorflow库的配置。我们在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。1...
安装GPU版本TensorFlow 因为之前一直用,所以就用之前下载好的安装包,我的安装包是Anaconda3.4.2版本的Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe,支持python3.5。 安装之后,在新建tensorflow环境。 conda create -n tensorflow-gpu python=3.5 新建好环境之后激活activate tensorflow-gpu,在环境里利用pip安装 ...