tensorflow-gpu版本相对应的CUDA版本

最新推荐文章于 2025-05-19 15:05:00 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow
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Linux

**tensorflow 版本 ** Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-1.13.1 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 7.4 10.0
tensorflow_gpu-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0 7<
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TensorFlow 与 cuda 版本对照表 + cuda 下载安装+ 查看是否安装 + cuda 错误
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• tensorflow 与 cuda版本对照表• cudnn 清华源查看版本错误方法：nvidia-smi 可驱动的最高版本为11.5 下载的cuda的版本应低于11.5正确方法：nvcc --version检查它们是否安装成功。1 .首先 win+R 进入cmd，在命令行输入nvcc -V，如下图所示，则表示cuda已经安装成功。
TensorFlow2.7对应CUDA版本
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12-16 5756
1、CUDA与NVIDIA驱动对应关系 CUDA11.5组件版本 2、TensorFlow和CUDA版本对应关系/linux:
安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系（持续更新，目前到TF2.10.1）
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一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 （1）确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu； （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...
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在Windows 11系统上，使用NVIDIA GeForce GTX 1650显卡，通过安装CUDA Toolkit 11.0和cuDNN 8.0.5，成功配置了TensorFlow GPU环境。
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https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
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解决Ubuntu18中的pycharm不能调用tensorflow-gpu的问题
12-16
确保你的系统安装的CUDA和cuDNN版本与TensorFlow-GPU版本相匹配。如果不匹配，更新到兼容的版本。 4. **TensorRT库缺失**： 错误信息中提到无法加载TensorRT的动态库，可能是因为缺少TensorRT库。确保已经安装了...
tensorflow-gpu-2.12.0.tar.gz
02-16
1. **兼容性**：确保你的GPU型号和驱动程序与TensorFlow支持的CUDA版本相匹配。 2. **显存管理**：根据模型大小调整TensorFlow的显存分配策略，防止显存溢出。 3. **日志与调试**：启用TensorFlow的日志输出，可以...
tensorflow-gpu版本安装教程（过程详细）.pdf
05-13
首先，查看你的 GPU 的兼容性，然后访问 NVIDIA 的 CUDA Toolkit Archive 网站 (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 下载相应的 `cudatoolkit` 版本。例如，如果你的 GPU 支持 CUDA 11.5，但你选择...
安装tensorflow和对应的CUDA版本
weixin_42394925的博客
03-11 557
参考链接：https://blog.csdn.net/happywlg123/article/details/111749867
环境配置—Tensorflow Cuda Cudnn 版本对应关系
01-20
深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2. GPU四、下载网址 一、Linux Tested build configurations Linux 1. CPU 2. GPU 二、macOS 1. CPU 2. GPU 三、Windows 1. CPU 2. GPU 四、下载网址 CUDA 下载地址 点击打开链接 cudnn 下载地址 需要注册账号 https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow-cpu 下载地址 阿里镜像，下载速度快 http://mi
tensorflow1.12支持cuda10
01-11
自编译tensorflow： 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.无mkl支持; 软硬件硬件环境：Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 TI 配置信息： hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". You have bazel 0.19.1 installed. Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3 Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages /usr/lib/python3/dist-packages Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/local/lib/python3.5/dist-packages] Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: XLA JIT support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: No ROCm support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: y CUDA support will be enabled for TensorFlow. Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 10.0]: Please specify the location where CUDA 10.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda-10.0 Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7]: 7.3.1 Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda-10.0]: Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: y TensorRT support will be enabled for TensorFlow. Please specify the location where TensorRT is installed. [Default is /usr/lib/x86_64-linux-gnu]://home/hp/bin/TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3/targets/x86_64-linux-gnu Please specify the locally installed NCCL version you want to use. [Default is to use https://github.com/nvidia/nccl]: Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with. You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 6.1,6.1,6.1]: Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: nvcc will be used as CUDA compiler. Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: No MPI support will be enabled for TensorFlow. Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native -Wno-sign-compare]: Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: Not configuring the WORKSPACE for Android builds. Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=" to your build command. See .bazelrc for more details. --config=mkl # Build with MKL support. --config=monolithic # Config for mostly static monolithic build. --config=gdr # Build with GDR support. --config=verbs # Build with libverbs support. --config=ngraph # Build with Intel nGraph support. --config=dynamic_kernels # (Experimental) Build kernels into separate shared objects. Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features: --config=noaws # Disable AWS S3 filesystem support. --config=nogcp # Disable GCP support. --config=nohdfs # Disable HDFS support. --config=noignite # Disable Apacha Ignite support. --config=nokafka # Disable Apache Kafka support. --config=nonccl # Disable NVIDIA NCCL support. Configuration finished 编译： bazel build --config=opt --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 卸载已有tensorflow： hp@dla:~/temp$ sudo pip3 uninstall tensorflow 安装自己编译的成果： hp@dla:~/temp$ sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
tensorflow-1.12支持cuda10.0
01-11
自编译tensorflow： 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.支持mkl,无MPI; 软硬件硬件环境：Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 配置信息： hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". You have bazel 0.19.1 installed. Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3 Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages /usr/lib/python3/dist-packages Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/local/lib/python3.5/dist-packages] Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: XLA JIT support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: No ROCm support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: y CUDA support will be enabled for TensorFlow. Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 10.0]: Please specify the location where CUDA 10.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda-10.0 Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7]: 7.3.1 Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda-10.0]: Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: y TensorRT support will be enabled for TensorFlow. Please specify the location where TensorRT is installed. [Default is /usr/lib/x86_64-linux-gnu]:/home/hp/bin/TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3/targets/x86_64-linux-gnu Please specify the locally installed NCCL version you want to use. [Default is to use https://github.com/nvidia/nccl]: Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with. You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 6.1,6.1,6.1]: Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: nvcc will be used as CUDA compiler. Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: No MPI support will be enabled for TensorFlow. Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native -Wno-sign-compare]: Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: Not configuring the WORKSPACE for Android builds. Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=" to your build command. See .bazelrc for more details. --config=mkl # Build with MKL support. --config=monolithic # Config for mostly static monolithic build. --config=gdr # Build with GDR support. --config=verbs # Build with libverbs support. --config=ngraph # Build with Intel nGraph support. --config=dynamic_kernels # (Experimental) Build kernels into separate shared objects. Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features: --config=noaws # Disable AWS S3 filesystem support. --config=nogcp # Disable GCP support. --config=nohdfs # Disable HDFS support. --config=noignite # Disable Apacha Ignite support. --config=nokafka # Disable Apache Kafka support. --config=nonccl # Disable NVIDIA NCCL support. Configuration finished 编译： hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ bazel build --config=opt --config=mkl --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 卸载已有tensorflow： hp@dla:~/temp$ sudo pip3 uninstall tensorflow 安装自己编译的成果： hp@dla:~/temp$ sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
cudnn cuda tensorflow 版本对应
大西瓜不甜的博客
05-16 510
linux下： windows下： 上面两张图是在这里找到的：https://tensorflow.google.cn/install/source（右上角language选English）
tensorflow gpu对应的cuda版本
qq_18256855的博客
08-03 2546
无
TensorFlow 对应的 CUDA 和 cuDNN 版本配置
程永强
06-04 1885
TensorFlow 对应的 CUDA 和 cuDNN 版本配置 https://www.tensorflow.org/install/source 要了解可用于旧版 TensorFlow 的 CUDA 和 cuDNN 版本，请参阅经过测试的编译配置。 1. Linux 1.1 CPU 1.2 GPU 2. macOS 2.1 CPU 2.2 GPU
TensorFlow 各平台对应CUDA、CUDNN版本
showley2008的专栏
12-19 222
Tensorflow与cuda版本关系（附加多个cuda版本安装）
weixin_42206075的博客
02-18 1万+
Tensorflow与cuda版本关系（附加多个cuda版本安装） 多说一句 如果，在网上down的代码用的tf的版本与你本机cuda不一致的话，可以在本机安装多个cuda版本，到时候再根据你自己的项目来选择使用哪个版本的cuda（就我本机win10为栗子） 1.安装cuda，这一步在网上太多教程，随便找个就行（cuda安装教程（windows）） 2.一般来说，如果cuda默认安装，路径应该与我上面贴出来的图中的路径一致：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing To
cuda12.0版本对应哪个tensorflow-gpu版本
07-24
CUDA 12.0 对应的 TensorFlow-GPU 版本是 TensorFlow 2.7 或更高版本。您可以使用 pip 命令来安装适配 CUDA 12.0 的 TensorFlow-GPU： ``` pip install tensorflow-gpu==2.7 ``` 请注意，安装 TensorFlow-GPU 之前，确保已经正确安装了 CUDA 12.0 和对应的 cuDNN 版本。另外，还要确保您的计算机上有兼容的 NVIDIA GPU，并且已经安装了与 CUDA 版本相匹配的 NVIDIA 驱动程序。 如果您想使用其他版本的 TensorFlow-GPU，可以在安装命令中指定相应的版本号。例如，要安装 TensorFlow-GPU 2.6，可以执行以下命令： ``` pip install tensorflow-gpu==2.6 ``` 建议查看 TensorFlow 官方文档以获取更多关于 TensorFlow-GPU 版本和 CUDA 版本的详细信息。
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