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...
CUDA驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配 如果在测试时报错: 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...
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TensorFlow 1.x系列是较旧版本的TensorFlow,但它仍然被广泛使用。以下是TensorFlow 1.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: TensorFlow 1.15:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.14:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.13:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.12:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.11:CUDA 8.0,cuDNN 6.0 TensorF...
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...
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,可以使用conda search cudatoolkit或者cudnn来查看...
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。
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。
TensorFlow GPU版本与CUDA和cuDNN兼容版本对照表 了解TensorFlow在不同GPU上的CUDA和cuDNN版本对于确保最佳性能至关重要。以下是TensorFlow各个主要版本与CUDA和cuDNN版本的对应关系:CUDA Toolkit和最低兼容驱动版本: Linux x86_64: CUDA 11.4 Update 1 需要≥470.57.02，CUDA 11.4.0 GA需要&g...
TensorFlow版本过高,CUDA版本过低 具体错误如下所示: (tensorflow-gpu) C:\Users\WW>python Python3.6.2|Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul202017,12:30:02) [MSC v.190064bit (AMD64)] on win32 Type"help","copyright","credits"or"license"formore information.>>>import tensorflow ...