主要有两种方式进行安装:pip、conda,pip安装tensorflow-gpu的时候,需要首先配置cuda和cudnn环境,并且需要与tensorflow的版本对应,用pip的方式进行安装,几乎可以安装所有的版本,cuda和cudnn的安装参考cuda和cudnn安装文档,在此不在叙述。conda安装的时候,不用单独配置cuda和cudnn,但是在安装之前尽量去官网查看,有那些版本...
pip install tensorflow-gpu==2.4.1 tensorflow-gpu 2.5.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.3condainstallcudnn=8.2.1pipinstalltensorflow-gpu==2.5.0 tensorflow-gpu 2.6.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstall...
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 | ...
1、查看想要装的tensorflow版本以及与之对应的CUDA版本和cudnn版本 (1)查看GPU兼容的CUDA版本(遵循向下兼容的原则,我的电脑是11.3,在安装时选择了CUDA10.1) (2)打开tensorflow官网:在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow (google.cn) 往下划,选择想要装的版本,我这里选择的版本是红框内的部分 2、安装CUDA ...
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://www.tensorflow.org/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 ...
直接进入安装目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include 之下,然后找到 cudnn.h 的头文件,直接到开查看,在最开始的部分会有如下定义: 代码语言:javascript 复制 #defineCUDNN_MAJOR7#defineCUDNN_MINOR5#defineCUDNN_PATCHLEVEL0#defineCUDNN_VERSION(CUDNN_MAJOR*1000+CUDNN_MINOR*...
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...
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 ...
Tensorflow2.10.0+cuda11.8+cudnn8.7 【准备工作】 1、先去找个人电脑的基础配置,在cmd终端输入“nvidia-smi”查看GPU配置 右上角的“ CUDA Version: 12.3”是电脑能兼容的最高的CUDA版本 2、然后在官网(Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn))查看python-CUDA-Tensorflow的版本对应关系 ...
二、检查tensorflow_cpu/gpu对应的CUDA和cuDNN版本 gpu版本对应网址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 所以我选择了下载CUDA11.2.0,cuDNN8.1。 2.1下载CUDA 官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载过程网上有很多大家可以参考,选择自己的系统即可,可以发现低版本...