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...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\bin\win64 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1\common\lib\x64 验证CUDA是否安装成功 二、安装cuDNN 到英伟达官网下载与CUDA对应的cuDNN,我这里下载的版本是 ...
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: ...
一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。 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: ...
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...
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。