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...
GPU版本的 TensorFlow 与CUDA和cuDNN的对应版本关系可以参考:https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations。 可以看到如果选择 CUDA10.0 那么对应的 cuDNN是7.4,TensorFlow则需要1.13-2.0版本。 下载CUDA 去NVIDIA 下载 CUDA,下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。本次使...
tensorflow-gpu 2.5.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.3condainstallcudnn=8.2.1pipinstalltensorflow-gpu==2.5.0 tensorflow-gpu 2.6.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.4condainstallcudnn=8.2...
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...
版本号说明:tensorflow 2.0.0 gpu版本,cuda 10.0,对应的cudnn版本 对应版本号可在相关链接中查询 零 基本概念 **CUDA:**用于GPU编程的语言,跑TensorFlow的时候用了GPU,TensorFlow里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的。不同TensorFlow版本需要不同的CUDA。
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。
安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候,一定先要注意版本的对应,不然很容易出错,在看的时候,建议先看完整篇文章再上手。 30系列的显卡只支持11.X的cuda,所以我这里安装11.X系列的cuda对应的tensorflow,如下图所示: 零、Anaconda下载安装(个人推荐下载安装Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe) ...
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 ——— 原文链接:TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理_JYliangliang的博客-CSDN博客_cuda10.1对应cudnn版本...
这是在tensorflow1.4.0中的build_info.py文件,可以看出其对应的CUDA为8.0,cudnn为6.0。 tensorflow1.4以上的版本都可以通过这种方法查看对应的CUDA和cudnn版本。 在tensorflow1.3版本中这种方法不适用,因为没有build_info.py这个文件(亲测) 在目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA下可以看到安装的...
Tensorflow-GPU训练MTCNN出现错误-Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 在使用TensorFlow-GPU训练MTCNN时,如果遇到“Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED”错误,通常是由于TensorFlow、CUDA和cuDNN版本不兼容或显存分配问题导致的,可以通过安装匹配的版本或在代码中设置...