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(2021年3月更新): 三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/...
如果直接用conda安装cudatoolkit有问题, 可以尝试使用下面的命令进行安装: condainstall-cconda-forgecudatoolkit 也可以再这里找到安装方法https://anaconda.org/nvidia/cuda-toolkit. 下面是目前主要的几个版本的安装方法(更新:2024.4.7): condainstallnvidia::cuda-toolkitcondainstallnvidia/label/cuda-11.3.0::cuda-...
接着把cudnn加入到环境变量中,打开环境变量->系统变量中找到Path->新建,加入以下部分(缺哪些加哪些) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib C:\Program...
Build from source on Windows | TensorFlow (google.cn) 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。
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下,该路径下有一个version.txt文档,里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt...即可查询 同理,cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 ?
CUDA、cuDNN 和 tensorflow-gpu 版本的推荐配置:configure page 查看自己的 CUDA 和 cudnn 的版本:1)直接用nvcc --version查看: 2)CUDA 一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下,该路径下有一个version.txt文档,里面记录了 CUDA 的版本信息,执行语句:
①首先,根据安装的CUDA版本下载对应的cuDNN版本,以及对应的tensoflow-gpu版本、python版本都从这里查看,详细信息查看该网址 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows。 因为本机安装的CUDA10.1版本,所以选择cuDNN7.6进行下载,下面红框中的都可以选择。
查tensorflow-gpu和CUDA、cuDNN版本对应表可知,tensorflow-gpu支持的CUDA版本为11.2,但是本人是win11系统,而CUDA 11.2 只有win10选项。 在参考了博客园成功安装的博客(https://www.cnblogs.com/LandWind/p/win11-cuda-cudnn-Tensorflow-GPU-env-start.html)后,保险起见,同样选择CUDA 11.7 版本安装。
condainstall-c conda-forgecudatoolkit=11.2cudnn=8.1.0 确保在激活的环境 myenv 中运行 安装CUDA(需手动下载和配置)(可选) 检查GPU 兼容性:确保你的 NVIDIA GPU 支持 CUDA 11.2。你可以在 NVIDIA 的官方网站 查看支持的 GPU 列表。 下载CUDA Toolkit 11.2:前往 NVIDIA CUDA Toolkit 网站 并选择 CUDA 11.2 ...
在TensorFlow 1.3~1.5版本中,支持的GPU包括NVIDIA CUDA 8.0、9.0和cuDNN 6.0、6.1、7.0。以下是对应的版本信息: CUDA 8.0:支持NVIDIA Turing架构(例如RTX 20系列)及更早版本的GPU。 CUDA 9.0:支持NVIDIA Volta架构(例如Titan V)及更晚版本的GPU。 cuDNN 6.0、6.1、7.0:针对神经网络计算提供优化支持。 三、Tensor...