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。
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
原创
2022-07-28 09:09:12
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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
Windows下Anaconda配置Tensorflow2.3.0+CUDA10.11. 安装Anaconda2. conda创建环境3. pip安装Tensorflow4. 安装CUDA cuDNN1. 准备工作，移除NVIDIA之前的安装2.安装CUDA3. 安装对应版本的cuDNN5. 测试 1. 安装AnacondaAnaconda是一个包管理器，在每个版本之间建立了隔离，可以方便的管理
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、
welcome to my blog原图地址Linux下的对应版本macOS下的对应版本
原创
2023-01-25 18:23:17
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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
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2021-06-24 15:05:03
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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，可以随意食用 ...
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2021-08-30 17:38:03
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1. 环境搭建逻辑如下图所示，为 pytorch 或 tensorflow 的环境搭建逻辑2. 一般情况一般情况下，我们需要按照如下顺序考虑我们该安装哪个版本的 cuda 以及 安装哪个版本的 pytorch2.0 查看是否已安装cuda通过下述cmd命令行C:\Users\asus>nvcc -V如果已安装cuda，则如下图所示，可知悉安装的cuda版本2.1 安装哪个版本的cuda（尚未
插眼，防止下次踩坑配置i5 10400F+1660s环境anaconda3+pycharm+python3.8+vs2019专业版+cuda10.1+cudnn7.6+tensorflow_GPU2.3.0链接tensorflow构建配置：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#tested_build_configurationsa
参考官网地址：Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windowsCPUVersion Python version 3.5-3....
原创
2022-11-10 10:13:00
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版本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：cat /usr/local/cuda/ve
# PyTorch CUDA和CuDNN对应版本
在使用深度学习框架PyTorch进行GPU加速训练时，CUDA和CuDNN是两个非常重要的组件。CUDA是英伟达的并行计算平台和编程模型，用于在GPU上进行加速计算。而CuDNN是英伟达深度神经网络库，提供了一系列用于深度学习的高性能算法。
PyTorch作为一个基于Torch的开源机器学习库，也支持CUDA和CuDNN的使用。但是，不同版本的
文章目录零 基本概念一 安装cuda二 cudnn配置三 安装anaconda四 安装tensorflow五 安装PyCharm相关链接 版本号说明：tensorflow 2.0.0 gpu版本，cuda 10.0，对应的cudnn版本 对应版本号可在 相关链接中查询零 基本概念**CUDA：**用于GPU编程的语言，跑TensorFlow的时候用了GPU，TensorFlow里面很多函数（或
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：...
原创
2021-08-12 22:04:00
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tensorflow各个版本
参考文章
1.x各版本下载地址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.0
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2020-10-20 21:42:00
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文章目录前言准备--> 全过程会很久，做好心理准备--> Tools：环境配置1. Anaconda32. Visual Studio 20193. CUDA10.1----> 安装：---> 测试4. tensorflow2.05. tbb (Threading Building Blocks)6. cmake167. opencv4.2.0（with_cuda）--&
TensorFlow-GPU-2.4.1与CUDA安装教程前言安装前须知NV显卡CUDA版本以TensorFlow-GPU版本为主小结CUDA安装配置环境变量多版本CUDA共存问题CUDA验证验证bandwidthTest和deviceQueryCUDNN安装安装tensorflow-gpu2.4.1完整测试TensorFlow-GPU的可用性一些测试出现的问题解决无法定位程序输入点OPENSS
一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA（N卡）还是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的显卡（N卡）上运行，A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN（一定要注意对应版本！！！）2.1 安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一：NVIDIA 控制面板中查看方式二：CMD查看CMD中输入：nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0，版本向下兼容，
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2023-08-10 18:15:46
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