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...
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也可以再这里找到安装方法https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit. 下面是目前主要的几个版本的安装方法(更新:2024.4.7): condainstallnvidia::cuda-toolkitcondainstallnvidia/label/cuda-11.3.0::cuda-toolkitcondainstallnvidia/label/cuda-11.3.1::cuda-toolkitcondainstallnvidia/label/cuda-11.4.0::cuda-toolki...
1.输入nvcc --version,反馈得到的是版本信息即为环境配置成功 2.输入set cuda,该命令为查看环境变量设置的路径 3.在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite(我的路径均为默认安装配置下的地址)下进入cmd窗口或者通过cd命令进入该位置 4.在cmd窗口运行以下测试文件 bandwidthTe...
附录1.是否需要手动安装cuda和cudnn? 附录2.另一种可能原因,解法又殊途同归 1.问题描述 如题,今天跑一个古早的tf1.15.0的模型,新建一个conda环境,进行了如下命令: conda create -n mbueg python==3.6.9 conda activate mbueg conda install -c conda-forge tensorflow-gpu=1.15 conda install -c conda-forg...
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...
将cuDNN 库根据文件结构一一对应地拷贝到 CUDA 工具包的目录里面即可。 这一步做完之后,记得重启一遍电脑。 第二步:安装 tensorflow 首先,对于现在使用的 Tensorflow 2,pip 的软件包已经同时包含了 CPU 和 GPU 支持,不存在 Tensorflow 1.x 的软件包了。因此,如果使用 pip 的话,直接安装软件包。
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 英伟达显卡下载 ##一、TensorFlow对应版本对照表 | 版本 | Python 版本 | 编译器 | cuDNN | CUDA | | :--: |
tensorflow安装GPU版本 tensorflow安装GPU版本主要要点 1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。(可供参考) https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu 在英伟达控制面板,点击右下角的系统信息,可查看驱动的版本信息,点击上方的组件,可查看需要的cuda的版本(这里...