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: 如果是2.0以上的tensorflow,按下面列表安装(20...
CUDA驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配 如果在测试时报错: InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 1. 说明CUDA 驱动程序版本跟 CUDA 的运行时版本不匹配。 (1)查看 CUDA driver version(驱动版本):就是NVIDIA GPU的驱动程序版本 查看命...
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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...
为了充分利用GPU的计算能力,我们需要正确地配置CUDA和cuDNN。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: ...
Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu 注:conda install报错的文章末尾,不同的conda版本安装的cudatoolkit以及cudnn不同,可以使用conda search cudatoolkit或者cudnn来查看当前的conda能够安装什么版本的cudatookit,然后按照下面的对应版本安装即可。比如conda...
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...
TensorFlow GPU版本与CUDA和cuDNN兼容版本对照表 了解TensorFlow在不同GPU上的CUDA和cuDNN版本对于确保最佳性能至关重要。以下是TensorFlow各个主要版本与CUDA和cuDNN版本的对应关系:CUDA Toolkit和最低兼容驱动版本: Linux x86_64: CUDA 11.4 Update 1 需要≥470.57.02，CUDA 11.4.0 GA需要&g...