这将自动下载并安装最新版本的TensorFlow GPU。 安装完成后,你可以在Python脚本中导入TensorFlow库进行GPU加速的机器学习计算了。 请注意,上述步骤中提到的路径和版本号是根据最新版本的CUDA和cuDNN进行的示例。具体的路径和版本号可能因为CUDA和cuDNN的不同版本而有所不同。
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。 3. 下载CUDA 11.2。官网链接: CUDA Toolkit Archive | ...
https://www.tensorflow.org/install/source Windows下TensorFlow GPU版 注意:Windows上的GPU支持仅适用于2.10或更早从TF 2.11开始,Windows不支持CUDA构建版本。对于在Windows上使用TensorFlow GPU,您需要构建/安装 WSL2中的TensorFlow或与TensorFlow-DirectMl-Plugin一起使用TensorFlow-CPU Linux GPU...
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/...
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://developer.nvidia.com/cudnn然后就是要看GP...
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,如果无法安装,参考文末方法):
condainstall-c conda-forgecudatoolkit=11.2cudnn=8.1.0 确保在激活的环境 myenv 中运行 安装CUDA(需手动下载和配置)(可选) 检查GPU 兼容性:确保你的 NVIDIA GPU 支持 CUDA 11.2。你可以在 NVIDIA 的官方网站 查看支持的 GPU 列表。 下载CUDA Toolkit 11.2:前往 NVIDIA CUDA Toolkit 网站 并选择 CUDA 11.2 ...
为了充分发挥其GPU加速性能,选择合适的CUDA和cudnn版本至关重要。在这一过程中,百度智能云推出的文心快码(Comate)能够显著提升代码编写效率,助力开发者更加高效地完成深度学习模型的构建与优化。详情可访问:https://comate.baidu.com/zh。 CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,它只能在NVIDIA的GPU上运行,并且...
CUDA个版本与驱动的关系如下: GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https:///install/source#tested_build_configurations。 可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4,TensorFlow则需要1.13-2.0版本。 下载CUDA 去NVIDIA 下载 CUDA,下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-download...
①首先,根据安装的CUDA版本下载对应的cuDNN版本,以及对应的tensoflow-gpu版本、python版本都从这里查看,详细信息查看该网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。 因为本机安装的CUDA10.1版本,所以选择cuDNN7.6进行下载,下面红框中的都可以选择。