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:
能够正常使用cuda进行网络模型的训练,关键有三步,分别为:1)cuda版本;2)是否安装tensorflow-gpu以及版本;3)显卡驱动是否为最新的,一般设置最新的就行,下载一个鲁大师进行驱动检测,把显卡驱动更新为最新的版本。三个问题对应了基本上没啥问题 其中1代表显卡驱动,目前我的比较新。建议都在400以上稳点,2代表cuda的型号...
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。
1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.6,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。 操作:单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机选择下载的版本...
步骤一:下载CUDA 11.6前往NVIDIA官网,下载与您的GPU兼容的CUDA版本。请确保选择与您计算机系统匹配的版本(32位或64位)。下载完成后,双击安装程序开始安装。步骤二:安装CUDA 11.6 打开安装程序,点击“下一步”。 同意CUDA的许可协议,并继续点击“下一步”。 选择“自定义”安装,并确保只勾选了您需要的组件。如果...
51CTO博客已为您找到关于tensorflow gpu与cuda版本的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及tensorflow gpu与cuda版本问答内容。更多tensorflow gpu与cuda版本相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
WIN10下查看CUDA版本 1.打开控制面板 将红色方框里的类别更改为小图标 选择红色方框里的NVIDIA控制面板, 选择帮助 选择 系统信息 选择组件 可以看到CUDA的版本是10.1 以上です。... spring-boot-eureka双集群 版本声明 组件 版本 spring-boot 2.1.3.RELEASE spring-cloud-starter-eureka 1.3.4.RELEASE spring-cloud...
如果返回值为True,则表示TensorFlow已经编译为使用CUDA。 使用tf.test.is_gpu_available()函数检查是否有可用的GPU: 代码语言:txt 复制 tf.test.is_gpu_available() 如果返回值为True,则表示有可用的GPU。 使用tf.test.gpu_device_name()函数获取当前使用的GPU设备名称: 代码语言:txt 复制 tf.test.gpu_device_...
GPU setup# You can skip this section if you only run TensorFlow on CPU.# First install NVIDIA GPU driver if you have not.# Then install the CUDA, cuDNN with conda.conda install-c conda-forge cudatoolkit=11.2cudnn=8.1.0# 如果这样会检测到cudatoolkit=11.2.2由于没有尝试,但从版本来说可能...
一、cuda与cudnn安装配置 1.1cuda安装 首先找到tensorflow的版本和python版本的对应关系,参考:从源代码构建 | TensorFlow 我选择安装的版本是2.2.0,因此需要安装cudnn7.6+cuda10.1 检查本机显卡显卡所支持的最高的CUDA版本:NVDIA控制面板->系统信息->组件