更新时间:20250405一、Tensorflow与Python 、CUDA版本对应关系注意:从 TF 2.11 开始,Windows 不支持 CUDA 构建。要在 Windows 上使用 TensorFlow GPU,您需要在 WSL2 中构建/安装 TensorFlow 或将 tensorflow-c…
conda isntall tensorflow-gpu（安装gpu版本）二、Pytorch与Python 、CUDA版本对应关系 2.1、Pytorch与Pyt...
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 | Python 2.7/3.3-3.5 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要Python 3.6-3.8版本,而Tensorflow 1.x则需要Python 2.7/3.3-3.5版本。因此,在安装Tensorflow之前,需要先确定您的Python版本是否与您想要安装的Tensorflow版本兼容。接下来,我们来看看Tensorflow与CUDA的版本对应关系。| Tensorflow版本 | 对...
1.查看cuda版本 打开cmd窗口 输入 nvcc -V 1. 出现一下结果,并且版本是11.2,说明配置正确 2.conda配置tensorflow环境 第一步,先下载anoconda,这里网上有很多教程,建议大家自行查找一下。 第二步,进入powershell(cmd)创建conda环境 conda create -n name python=3.8 ...
-> 对应CUDA版本的cudnn -> python3.7 前面的都弄好了之后就很简单了,在shell里cd进入下载好的whl文件目录,pip install <filename.whl>就好了,如下面演示: # 进入whl文件下载的目录 cd F:\SetupFiles\tensorflow 2.0 # pip 安装cpu版的或者gpu版的 ...
本文将详细介绍TensorFlow在各操作系统下各版本对应关系,包括Python版本、编译器、构建工具、cuDNN和CUDA。 Python版本 TensorFlow支持Python 2.7和3.3以上的版本。但是,建议使用Python 3.5以上的版本,因为它们包含了更好的语言特性和性能改进。在TensorFlow 2.0以后的版本中,Python 3.6及以上版本被默认使用。在Windows操作...
一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应,有时候还需考虑 python版本和gcc版本,不过选择一个好的参考资料,按照教程一步一步来应该没问题。 目录: 1、对应关系列表 2、版本选择 3、Anaconda安装 4、CUDA和CUDNN下载 5、配置环境 ...
版本即为8.1.1 自己电脑需要安装哪个版本的 Cuda 打开NVDIA 控制面板。桌面右键打开或者右下角任务栏右键选择打开。选择系统信息。选择组件,下图方框处就是你电脑对应需要安装的 Cuda 版本 pytorch的版本对应:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html...