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...
TensorFlow 1.x系列是较旧版本的TensorFlow,但它仍然被广泛使用。以下是TensorFlow 1.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: TensorFlow 1.15:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.14:CUDA 9.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.13:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.12:CUDA 8.0,cuDNN 7.0 TensorFlow 1.11:CUDA 8.0,cuDNN 6.0 TensorF...
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 查看命令:nvidia-smi 1. 看以看到 Driver Version:384.111 (2)查看 ...
先用conda search tensorflow和conda search tensorflow-gpu来查询都有那些版本 conda install tensorflow-gpu==2.0.0 安装CUDA和CUDDN 确保显卡必须是NVDIA的 在C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\platfor下的build_info.py文件可以看到需要的cuda和cudnn版本号 CUDA 显卡型号支持:https://...
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...
2. 安装GPU版本的tensorflow,及其cuda和cudnn: 同样的安装tensorflow一样,先将对应版本的cudn和cudnn,然后再安装tensorflow-gpu: 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...
显示True,说明安装成功。另外,可以通过 print(tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version']) 来查看tensorflow对应的cuda版本 受限于tensorflow-gpu 2.6.0 对numpy版本的要求为1.19.5,导致一些常用包可能需要安装低版本的,比如: pip install pandas==1.3.5 ...
简介:随着深度学习的发展,Tensorflow成为广泛使用的机器学习框架。选择合适的CUDA和cudnn版本对GPU加速性能至关重要。本文介绍了Tensorflow各版本与CUDA、cudnn的对应关系,并推荐使用百度智能云文心快码(Comate)提升代码编写效率。点击链接https://comate.baidu.com/zh了解详情。
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...
举例如下：CUDA 11.0.3 Update 1 需要≥450.51.06，Windows驱动需≥451.82 对于TensorFlow GPU-1.15.0，推荐CUDA 10.1，cuDNN为7.6版本 请确保您的GPU驱动与TensorFlow版本匹配，以充分利用GPU性能并避免潜在的兼容性问题。具体版本信息可在TensorFlow的文档或官方网站上找到。