在Tensorflow官网的安装向导中可以看到,tf有两个版本,分别为CPU和GPU版本,两个版本的区别在于:GPU版本依赖于NVIDIA(英伟达™)GPU(图形处理器,即显卡),并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN(CUDA Deep Neural Network)对一些常用的神经网络操作进行性能提升,但是这两个工具只支...
pip install tensorflow-gpu==2.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果网不好的,多执行几次。然后过一会就安装好啦。下面我们做下简单测试。 1.1.3 测试TF2.0 GPU版本(把下面代码保存到demo.py使用TF_2G python运行) import tensorflow as tf version = tf.__version__ gpu_ok = tf.te...
TensorFlow 2.1:CUDA 9.0,cuDNN 7.1 TensorFlow 2.0:CUDA 9.0,cuDNN 7.02. TensorFlow 1.x系列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....
+cuda11.2 + cudnn8.1.0 + tensorflow=2.5.0,tensorflow-gpu=2.5.0(tf25虚拟环境,python3.7.3)+pytorch1.10.0(cu113) + torch-geometric(PYG100虚拟环境,python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是为了防止两个深度学习库对numpy等库的要求不同所以用两个虚拟环境) 【Pytorch直接安装11.3版本的就...
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TensorFlo...
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,可以使用conda search cudatoolkit或者cudnn来查看...
在使用TensorFlow-GPU训练MTCNN时,如果遇到“Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED”错误,通常是由于TensorFlow、CUDA和cuDNN版本不兼容或显存分配问题导致的,可以通过安装匹配的版本或在代码中设置动态显存分配来解决。 82 1 1 BetterBench | 6月前 | TensorFlow 算法框架/工具 异构计算 ...
如何查看tensorflow-gpu对应的CUDA版本和cudnn版本问题(预先安装好Anaconda的前提下) 在路径..\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform下可以看到build_info.py文件 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。
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...