2.选择“cuDNN v7.1.1 Library for Windows 10” 3.下载完成有3个文件夹,我们需要复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1文件下覆盖 五、开始搭Tensorflow环境 1.输入指令(注意这里是py3.6):conda create -n tensorflow python=3.6 2.激活Tensorflow:activate tensorflow 3.之后就是安装...
5.1.8 Python、Tensorflow、cuda、cudnn版本对应关系白云堆儿里笑呵呵:文章导引——Jeremy 转载自他人总结,方便个人查询,链接如下: 链接:https://blog.csdn.net/ly869915532/article/details/124542362Build …
| 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...
你可以手动查找,或使用 Python 脚本来检查。 以下是一个示例: AI检测代码解析 # TensorFlow 版本与 CUDA 版本的对应关系tensorflow_cuda_map={"2.5.0":"11.2","2.6.0":"11.2","2.7.0":"11.2","2.8.0":"11.2",# 可以继续添加更多版本}# 获取当前 TensorFlow 版本对应的 CUDA 版本tensorflow_version=tf....
发现CUDA Version为12.0,只要该值大于11.2即可。根据官网,tensorflow2.6.0安装适配的CUDA版本为11.2,cudnn版本为8.1。 该表可见https://tensorflowcn.cn/install/source#tested_build_configurations 二、建立虚拟环境 建议python版本为3.6~3.9,这里选择3.8。虚拟环境名称可以自己定义,这里命名为tf26: ...
版本Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA Tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 7.6 10.1 Tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 7.4
torch.cuda.get_device_name(0)#返回gpu名字,设备索引默认从0开始 torch.cuda.is_available()#cuda是否可用 print(torch.__version__)#注意是双下划线 六、TensorFlow 创建TensorFlow虚拟环境,该环境名称为python_tf 在cmd命令框中输入如下命令 condacreate-n python_tf python==3.8.0 ...
然后可以去NIVIDIA官网查询一下自己电脑显卡的算力:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,建议算力>=3.5安装 2、查看GPU驱动版本,也就是我们“CUDA Version”,Windows 11 版本中一般是12.0版本,键盘上同时按win +r,输入cmd,打开命令窗口,在命令窗口输入:...
本文将介绍如何查看TensorFlow版本号、CUDA版本、cuDNN版本以及如何检查GPU和CUDA的可用性。一、查看TensorFlow版本号要查看TensorFlow版本号,可以在Python中执行以下命令: import tensorflow as tf print(tf.__version__) 这将导入TensorFlow模块,并打印出版本号。二、查看CUDA版本要查看CUDA版本,可以执行以下命令: nvcc ...
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: ...