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...
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...
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 ...
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://developer.nvidia.com/cuda-gpus CUDA下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 可迅雷下载 cuDNN下载地址:https://developer.nvidia.com/...
为了充分利用GPU的计算能力,我们需要正确地配置CUDA和cuDNN。本文将为您详细介绍TensorFlow各个GPU版本所对应的CUDA和cuDNN版本,帮助您更好地配置和使用TensorFlow。1. TensorFlow 2.x系列TensorFlow 2.x系列是最新版本的TensorFlow,它支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6。以下是TensorFlow 2.x系列与CUDA和cuDNN的对应关系: ...
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。
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...
CUDA Toolkit和最低兼容驱动版本: Linux x86_64: CUDA 11.4 Update 1 需要≥470.57.02，CUDA 11.4.0 GA需要≥470.42.01，以此类推，直到CUDA 7.5和7.0。 Windows x86_64: 同样，每个CUDA版本的驱动要求也有所区别，最低要求从471.41开始。 举例如下：CUDA 11.0.3 Update...
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...