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=8.2.4pipinstalltensorflow-gpu==2.6.0 tensorflow-gpu 2.7.0(update 需要python3.7-3.9,最...
从驱动和运行时的版本对应关系来看,版本为 384.111 的驱动程序对应的运行时版本是9.0,也就是说目前在 python 中安装的 cudatoolkit 和 cudnn 程序包版本 9.2 是过高了。 先卸载 python 中安装的 cudatoolkit 和 cudnn 程序包: pip/conda uninstall cudnn pip/conda uninstall cudatoolkit 1. 2. 然后安装对应版...
在官网有tensorflow每个版本的推荐cuda 和cudnn环境,如下图,查询对应版本号的CUDA和cudnn,进行安装,安装方法可以参考这篇博客 注意:CUDA9.0就是9.0,不能是9.1,Tenserflow对于版本号异常敏感!! 至于Python: ubuntu16.04自带3.5和2.7版本,但是推荐使用较新的3.5版本,并且推荐安装anaconda来管理Python 使用如下命令即可查询...
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...
如图,tensorflow-gpu最高版本为2.10.0,对应CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1。 我的显卡支持的CUDA版本比11.2高,满足tensorflow-gpu 2.10.0的要求,所以直接安装这个版本。 假如你的显卡只支持CUDA11.0,按照上图显示,最高就只能安装2.4.0版本的tensorflow-gpu。
TensorFlow各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本 CUDA与显卡驱动 CUDA与显卡驱动:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html GPU TensorFlow-GPU与Python版本关系 TensorFlow-GPU与CUDA cudnn Python版本关系:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu Linux CPU GPU macOS ...
对应的版本信息为tensorflow 2.4.0、python 3.8、cudatoolkit 11.0.3、cudnn 8.0.5.39、keras 2.4.3。 TF GPU版本型号 根据下图,注意tensorflow,python,cudnn,cudatoolkit这四个版本对应的型号。 参考连接:Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表_tensorflow版本对应python3.11-CSDN博客 ...
Tensorflow-gpu 与 Python、 cuda、cuDNN 版本关系查询官方网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en 我的安装环境为: 我的tensorflow-gpu 安装版本为: 这个对应关系是在网上查询别人安装成功的案例,不要自己随意组合,不然很容易安装...