在安装新版本的Tensorflow之前,先卸载旧版本,以避免潜在的冲突。 在安装新版本的CUDA和CUDNN之前,先卸载旧版本,以确保兼容性。 在安装过程中,请遵循官方文档的指导,以确保顺利完成安装。 通过了解和遵循Tensorflow与CUDA及CUDNN的版本对应关系,并借助百度智能云文心快码(Comate)等高效工具,您可以更好地配置深度学习环境...
(1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本; (2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。 二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 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...
(2)cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,注意,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。 总结:cuDNN与CUDA没有一一对应的关系 (3)CUDA 工具包附带的 CUPTI。 CUPTI,即CUDA Profiling Tools Interface...
1.安装完毕后,系统会默认添加环境变量 CUDA_SDK_PATH的路径要与CUDA_PATH相对应,即为 默认路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 (路径的选择根据个人选择安装的路径)2.将CUDNN解压后的文件,就是红矩形里三个文件夹里的文件复制到CUDA安装位置下相对应的文件夹里 下面为bin路径下的文...
详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应 关系 参考官⽹地址：CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.0 3.5-3.6MSVC 2015 update 3C...
tensorflow 与cuda、cudnn的对应版本关系 来源:https://www.cnblogs.com/zzb-Dream-90Time/p/9688330.html
Tensorflow与CUDA、cudnn版本对应关系 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive https://blog.csdn.net/chan1987818/article/details/126264482
已验证的配置,参考tensorflow官网,可能需要梯子 查看GPU版本(N卡) lspci | grep -i nvidia 查看nvidia驱动版本 cat /proc/driver/nvidia/version 查看CUDA版本 cat /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V # nvidia 编译器版本 查看cuDNN版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ...
图1. TensorFlow-gpu版对应的组件版本号列表 图2. PyTorch需要的组件对应版本号 一、卸载原有版本 卸载原有的CUDA和cuDNN:打开控制面板->找到所有和NVIDIA有关的程序(我的版本是11.0,如图3所示)->依次卸载(直接右键->卸载) 图3. NVIDIA相关程序 2. 卸载已装的TensorFlow和PyTorch:可以通过pip uninstall torch来...
cudnn(构筑在cuda之上的深度学习相关的工具库,使GPU进行深度神经网络的工作) pytorch/tensorflow(python深度学习相关的工具库) 二、安装前的准备 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN。CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度...