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(2021年3月更新): 三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/...
一般出现这种情况是因为在 python 中安装 tensorflow 的 gpu 版本时,pip 会检查 tensorflow 依赖的其他的包,如果依赖的包没有安装,则会先安装最新版本的依赖包,最终导致 gpu 驱动版本和 cuda 运行时版本不匹配。
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 第五步: 接下来设置环境变量: 打开属性->高级系统设置->环境变量, 可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_1两个环境变量,接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.1 CU...
cudatoolkit和cudnn等包都会自动根据tensorflow的版本进行安装,不需要额外进行操作。 安装完毕后,发现默认Keras版本为2.15.0。我们重新安装2.6.0版本的Keras即可。 pip install keras==2.6.0 下面需要在python环境下检测: import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 发现执行import tensorflow as tf后报错:...
1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2. 官网查看tensorflow-gpu和CUDA的版本对应关系。注意:语言一定要切换成英文,中文的内容不全。 Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) ...
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：...
例如我是python3.10,最高兼容CUDA12.3,因此我能够支持最新版的tensorflow_gpu-2.10.0,故选择该版本。该版本对应的CUDA版本是11.2.X 但是CUDA11.2.X不支持WIN11,经过本人实测,CUDA11.8.X版本也可以兼容。我最终采用了CUDA11.8.X。 需要注意的是:Tensorflow2.10以后的版本是不支持原生windows的,只能通过WSL方式安装,这不...
我们注意到CUDA的版本是9.2,但是目前官方发布的编译好的TensorFlow的CUDA版本还是9.0,为了在CDSW环境中让TensorFlow运行在GPU上,必须使用CUDA9.2,我们需要手动编译TensorFlow源码。这里,以编译TensorFlow1.8和TensorFlow1.12的版本为例,指定CUDA的版本为9.2,cudnn的版本为7.2.1。