| Tensorflow 1.x | cuDNN 5.1/6.0 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要cuDNN 7.6/7.4版本,而Tensorflow 1.x则需要cuDNN 5.1/6.0版本。如果您需要使用GPU进行Tensorflow计算,则需要安装与您所使用的Tensorflow版本兼容的cuDNN版本。综上所述,在安装和配置Tensorflow时,需要考虑到与Python、CUDA、cuDNN的版本对应...
3.tensorflow对应的CUDA、cuDNN和python版本 官方查询 tensorflow-gpu与CUDA cuDNN Python版本关系
lang=python2 Anconda下Python2.7版本的TensorFlow的安装 代码语言:javascript 复制 conda create-n tf Python=2.7#创建2.7版本的环境 conda activate tf #激活创建的环境 pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl #进入下载好的文件夹,安装TensorFlow Anconda下Python3.6版本同上,版本号稍作...
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...
一、TensorFlow对应版本对照表版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...
TensorFlow-GPU与Python、CUDA的版本对应问题 最近在学校的服务器上安装TensorFlow-GPU遇到了一些问题,都是一些版本对应的问题,总结了一下 以上是版本的对应 详细的可以看一下连接: https://tensorflow.google.cn/install/source
tensorflow-gpu 2.7.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): conda install cudatoolkit=11.4.1 conda install cudnn=8.2.4 pip install tensorflow-gpu==2.7.0 3. 安装多个jupyter-lab环境 在第一步中安装了多个环境,如果想开启对应的jupyter-lab环境,可以在base的路径下安装jupyter-...
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: ...
官方最新版本对应表版本Python 版本编译器构建工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.6.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.28.111.2tensorflow_gpu-2.5.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.28.111.2tensorflow_gpu-2.4.03.6-3.8MSVC 20…