Tensorflow与CUDA、cudnn版本对应关系 原创 emanlee 2023-10-31 09:35:32 ©著作权 文章标签 系统 文章分类 Python 后端开发 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者emanlee的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph' 下一篇:cuda 多版本切换 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 ONNX Runtime与CUDA、cuDNN的版本对应表 在电脑运行onnx GPU版,需要安装对应的cuda和cudnn版本,它们对应的关系如下:CUDA 12.xONNX RuntimeCUDAcuDNNNotes1.20.x12.x9.xAvaiable in PyPI. Compatible with PyTorch >= 2.4.0 for CUDA 12.x.1.19.x12.x9.xAvaiable in PyPI. Compatib CUDA Windows onnx onnxruntime cudnn C#版本与.NET版本对应关系 C#版本发布时间对应.NET框架版本对应visual studio版本主要特性5.02012.NET Framework 4.5visual studio 2012异步编程(async await) 异步编程 maven与JDK版本对应关系|PUSDN Maven 与 JDK 的版本对应关系主要取决于 Maven 所依赖的 JDK 版本。以下是常见的 Maven 版本与 JDK 版本的对应关系:Maven 与 JDK 版本对应关系Maven 版本最低 JDK 要求说明Maven 3.9.xJDK 8 或更高支持 JDK 8、11、17 等Maven 3.8.xJDK 7 或更高支持 JDK 7、8、11 等Maven 3.6.xJDK 7 或更高 System Server java TensorFlow 与 cuda cudnn版本对应关系 一图胜千言,没图说J8 网上一大堆乱写的,也不附上官方链接,搞得很多初学者非常折磨,这里是TensorFlow官方的说明,请随意食用。 随手关注: 微叉公主号:AI算法与图像处理 tensorflow 环境配置 图像处理 Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 参考官网地址:Windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windowsCPUVersion Python version 3.5-3.... tensorflow xcode python tensorflow pytorch cuda cudnn对应版本 # TensorFlow 和 PyTorch CUDA/CuDNN版本对应指南## 引言在深度学习领域,TensorFlow 和 PyTorch 是目前流行的两个框架,而使用这些框架时,确保 CUDA 和 CuDNN 版本与它们的版本相对应非常重要。这不仅能保证程序的正常运行,还能提升性能。本文将指导你如何查看和匹配 TensorFlow 和 PyTorch 的 CUDA/CuDNN 版本 CUDA python 2d cuda与cudnn对应关系 Linux版本 Python 版本 编译器 编译工具 tensorflow-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 2.7、3.3-3.6 ... 机器学习 建议收藏 | TensorFlow 与 cuda cudnn版本对应表 不知道你是否遇到过,由于版本不对应的问题导致配置环境非常痛苦。下面是TensorFlow 官方的对照表,可以 经验分享 tensorflow和主机的CUDA、CUDNN对应关系 linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。### 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt### 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2### 查看显卡的硬件状况nvidia-smilinux下:... linux tensorflow tensorflow 版本对应 cuda cudnn 最近一个项目需要在TITAN RTX 2080Ti 上安装Ubuntu18.04+Nvidia-430显卡驱动+Cuda10.1+Cudnn+7.6+Anaconda3+深度学习环境(tensorflow1.14.0+keras2.2.4+torch1.1.0),这里记录安装的对应版本和运行过程中的坑。主要分为两部分:安装ubuntu18.04系统和显卡驱动,见上篇文章(1)安装深度学习环境,以及 深度学习 环境配置 tensorflow bash cudnn cuda tensorflow版本对应 目标:安装tensorflow而且可以使用gpu 需要安装:显卡驱动、CUDA、cuDNN、tensorflow 只要上面这几个逐步安装好了,就可以运行了。第一个很大的坑,就是必须要显卡驱动、CUDA、cuDNN版本对应!!第二个很大的坑,就是官方下载非常慢!第三个坑,就是比较新的cuda会出现动态库后缀不一样的情况!0.卸载下错的CUDA如果之前安装的cuda不对,就把它卸载干净。“ tensorflow 深度学习 cuda gpu CUDA python cuda tensorflow cudnn的版本对应关系 二、改动1.我在Anaconda文章里写的Tensorflow是针对于CUDA8.0来说的,因此安装的是py3.52.CUDA9.0是官方Tensorflow的最新版本,那么好不容易装好的CUDA9.1就泡汤了。但是,世上无难事,只怕有心人!3.接下来我为大家展示CUDA9.1也是可以用Tensorflow的!三、CUDA9.1下载1.网址:CUDA9.1下载,安装CUDA8.0的话会提示没有v Tensorflow CUDA tensorflow tensorflow与cuda版本对应 2024 tensorflow和cudnn版本对应 medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安装配置cudn和cudnn版本对应关系需要注意的是一定要选择 TensorFlow 和 CUDA相匹配,还需要查看下自己GPU的驱动版本,如果不匹配会出现很多问题。 cuda nvcc版本不一致 cuda 安装 cuda 版本 tensorflow tensorrt cuda cudnn 版本对应关系 tensorflow2.3.0对应cuda 本文记录了tensorflow安装过程(2021.7.20)首先确认电脑装有vs,anaconda3。具体安装步骤:我把tensorflow的安装分为5步:1、查看想要装的tensorflow版本以及与之对应的CUDA版本和cudnn版本2、安装CUDA3、安装cudnn4、配置环境变量5、创建虚拟环境,安装tensorflow之后是总结,本文使用的网站和指令的汇总,以及后续的安装具体安装步骤1、 tensorflow CUDA 虚拟环境 tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系 ##安装看分割线的,拉到中间就能看到,上面的这个看看怎么选择CUDA和CUDNN本机配置 系统:Win10 64位 显卡:GTX 850MWIN10安装CUDA10 安装cuda前一定要安装VS 我电脑之前就有装VS2013和VS2015,建议装VS2015CUDA Toolkit 10.0 Download:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-ar CUDA 分割线 环境变量 tensorflow版本和cuDNN对应关系 文章目录前言一、前期环境检查1、版本对应2、检查自己电脑可支持的最高cuda版本二、安装步骤1、Python环境2、TensorFlow-gpu安装3、下载cuda工具并安装4、根据cuda版本下载对应的cudnn三、测试是否安装成功四、遇到的问题前言本文记录了安装TensorFlow-gpu版本的全教程。安装TensorFlow-gpu版本需要安装Python环境、TensorF cuda 版本 cuda安装失败 cuda版本 tensorflow版本对应的cuda和cudnn Anaconda安装我们将使用Anaconda作为IDE,搭建我们的TensorFlow框架。我们打开Anaconda的下载页,(Anaconda下载页)选择正确的系统,选择Python最新版本的下载链接即可开始下载。下载完成后,我们打开Anaconda的安装包,一直点击next/I agree。在出现下图所示页面时(现在是Python3.7,用的是之前的图片),勾选“Add Anaconda #python #tensorflow #cuda CUDA 环境变量 cuda与tensorflow的版本对应关系 全套版本:win10+anaconda3+cuda9.0+cudnn7.3.1+tensorflow-gpu1.10.0实验室电脑配置不高,下载了好几天,出现了很多问题,几度崩溃,最后还是成功了……好像。把流程捋一遍。注1:不管之前安没安装过tensorflow cpu版,都从第一步开始走。 ①安装cuda9.0我的显卡是GeForce GTX 1050,我选择安装cuda9.0,这个资 tensorflow python 自定义 cuda cudnn tensorflow对应版本 cuda11.2对应的tensorflow版本 cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow2.5.0环境配置首先查看自己电脑是否为英伟达显卡,如果是则往下进行,查看tensorflow与cuda,cudnn对应版本,网址这里,1. 下载cuda 网址这里,找历史版本11.2,因为我电脑是3060TI,所以选择了11版本的cuda,cuda版本要低等于cuda驱动的版本。 然后双击安装,点击自定义安装,如下图 因为驱动版本与cuda tensorflow 深度学习 python CUDA 环境变量 cuda tensorflow版本对应关系 由于想要做一个深度学习的项目,目前所找到的开源代码都是基于tensorflow的,所以打算重新配置一下tensorflow1.13.1的环境。———————————————正文开始————————————————先将驱动处理好**tensorflow 版本 **Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-1.13.12.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel ubuntu python linux tensorflow bash CopilotKit与WebAssembly集成:提升AI计算性能 你是否还在为React应用中的AI功能S WebAssembly 加载 Rust 水墨风鼠标效果实现 实现水墨拖尾、点击水墨圈效果鼠标 vue.js 前端 javascript ci html 绑定到架构的依赖关系和非绑定到架构关系 1.绑定表示通讯信道(communication channel)的配置2.绑定定义了客户端与服务端之间的通讯协议(具体功能) A.传输协议 B.消息编码 C.安全性,可靠性消息与事务传输协议:HTTP,TCP,命名管道(Named Pipes),MSMQ & 绑定到架构的依赖关系和非绑定到架构关系 自定义 客户端 HTTP os 库常用函数 os 库是 Python 的标准库,提供了与操作系统进行交互的功能,包括文件和目录操作、环境变量管理、进程控制等。以下是 os 库中一些常用的函数及其分类介绍: 一、文件和目录操作 os.getcwd() 获取当前工作目录,返回一个字符串表示的路径。 os.listdir(path='.') 列出指 ... 环境变量 抛出异常 分隔符 17、Linux 文件压缩与解压 摘要:本文介绍了Linux系统中常见的压缩工具及其使用方法。压缩技术通过优化数据存储方式节省磁盘空间,常见格式包括gzip、bzip2、xz等,通常配合tar工具打包目录后再压缩。文章详细讲解了gzip、bzip2、xz三种主流工具的参数和使用实例,通过对比测试显示xz压缩率最高但耗时最长。最后介绍了tar命令的打包和压缩目录操作,包括查看压缩包内容、解压指定文件等实用技巧。 #linux #服务器 #网络 linux 压缩文件