RTX3090利用conda安装tensorflow2.4的坑

最新推荐文章于 2025-05-13 11:10:02 发布
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本文详细介绍了如何在CUDA11环境下安装并配置TensorFlow2.4.x，强调了直接使用conda安装可能存在的问题，并提供了通过conda创建新环境，然后使用pip安装tensorflow-gpu和cudatoolkit、cudnn的步骤，确保正确调用GPU进行计算。

因为3090只支持cuda11以上，所以需要选择安装支持cuda11以上的tensorlfow2版本，也就是tensorflow2.4.x
当前阶段，直接使用conda install tensorflow-gpu的话即使成功安装，也无法使用正常调用gpu，所以需要通过以下方法安装：

  1. conda创建相关环境
  2. pip install tensorflow-gpu==2.4
  3. conda install cudatoolkit=11.0 cudnn=8.0
RTX3090显卡安装tensorflow-gpu 2.4+CUDA11.0+cudnn8.05(使用conda安装)
weixin_43233764的博客
12-22 1万+
RTX3090显卡安装tensorflow-gpu 2.4+CUDA11.0+cudnn8.05+py3.7(使用conda安装) 基本环境 Ubuntu 16.04+Anaconda 前期准备 由于实验室电脑有张显卡坏了，买了张Nvidia最新显卡RTX3090，查看TensorFlow和pytorch的官网竟然现在还没有已公布的能匹配的cuda版本（这不应该大家一起坐下来商量好？），于是就开始找找找，终于还是找到了。现在的RTX3090可以配合CUDA11使用。pytorch目前是支持CUDA11.0的
RTX-3090 GPU 搭建深度学习环境-测试低版本tensorflow-gpu
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08-02 4410
NVIDIA最新的GPU 3090和tensorflow-gpu目前有些不兼容（之后这些问题应该会逐渐消失），试过几个driver版本，cuda版本后，经过各种折腾后终于测试通过。推荐下面的版本： Ubuntu：18.04.5 NVIDIA Driver：470.42.01 CUDA Version：11.4 cudnn Version：cudnn-8.2.2.26 1 显卡要满足cuda develop的支持 不是所有的NVIDIA的显卡都可以支持cuda develop，super系列...
3090 搭建conda虚拟环境TensorFlow+pytorch(自用)
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在使用3090显卡的服务器上，搭建TensorFlow和pytorch环境 首先，在anaconda创建虚拟环境，本次实验的Python语言版本为3.8 conda create -n sum python=3.8 进行安装TensorFlow操作 conda install tensorflow-gpu conda list显示如下 进行安装pytorch操作，一般安装pytorch需要访问pytorch官网，这里直接放出适合3090显卡物理驱动的安装语言 pip instal
RTX3090 Tensorflow-gpu可用配置版本
weixin_42908084的博客
09-03 726
RTX3090： python==3.8 cudatoolkit==11.1 cudnn==8.1.0 tf-nightly-gpu 参考链接 import tensorflow as tf print(tf.test.is_built_with_cuda()) print(tf.test.is_gpu_available()) tensorflow.python.keras. 和keras. 不同时出现 他们可互相替代 ...
RTX 3090显卡深度评测 性能与性价比全面分析
tiangang2024的博客
12-29 2451
本文将对RTX 3090显卡进行深度评测，通过性能测试与性价比分析，为读者提供全面的参考。我们将探讨其在游戏和专业应用中的表现，比较其与其他显卡的优劣，帮助消费者在购买时做出明智选择。同时，文章也会涉及散热、功耗等实用信息。
Ubuntu18.04下RTX3090+CUDA11.0+cudnn8.0.5+tensorflow-gpu2.4安装
wuliangcai_的博客
04-24 1560
Ubuntu18.04下RTX3090+CUDA11.0+cudnn8.0.5+tensorflow-gpu2.4安装 前言：买完RTX3093后发现CUDA、cudnn、tensorflow版本匹配问题，查阅了很多资料，最终选定标题中的版本进行安装。亲测能够跑起来！！！ 1、安装Nvidia显卡驱动： 系统设置——软件更新——附加驱动——使用NVIDIA binary driver -version.......——应用更改——重启（附图如下） 打开终端输入nvidia-smi查看安装的驱动如
anaconda环境tensorflow2.4.1+CUDA11.2+cndnn11.3安装全过程py3.8
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05-10 1236
项目场景： 于20210509安装相关内容，耗时几天，最终能成功运行mnist测试集。以下纪录安装的细节： 关于下载位置及版本： 提示：这里描述项目中遇到的问题： 例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据 APP 中接收数据代码： @Override public void run() { bytes = mmInStream.read(buffer); mHandler.obtainMessage(READ_DATA,
Windows10安装Tensorflow2.4.1 + CUDA11.2.1 + cuDNN8.1.1.33教程【cusolver64_10.dll错误处理办法】
Archer阿茶
04-19 2649
本篇文章主要是为了更新一下操作流程，前面我使用的tensorflow2.3 + cuda10.2 + cuDNN10.2挺稳定的使用，大家也可以保持这个最稳定版本搭配 一、首先我们看看tensorflow官方的硬件要求和软件要求 https://tensorflow.google.cn/install/gpu#software_requirements 显然官方是推荐我们使用Nvidia的显卡作为我们的加速卡，作者本人使用的显卡是19年买来学习tensorflow的RTX2070【感叹这块显卡比买的时
【ML 环境配置、conda、Jupyter Notebook】cuda cudnn tensorflow各版本匹配关系与安装记录
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三者的版本对应关系https://www.tensorflow.org/install/source_windows 注意要按照下图的说明来安装，否则会出现无法使用GPU计算等各种各样的问题。 cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuda10 win10:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&targe.
科研用深度学习环境配置（亲测最新版）Win10 NVIDIA RTX 3090 tensorflow-gpu keras 2.6
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一、 版本对应 1. 查看显卡信息 CMD输入： nvidia-smi 如上图，显卡驱动版本：472.12，显卡支持最高的CUDA版本：11.4 2. 根据显卡支持的CUDA版本 查看可安装的 tensorflow版本，以及相关软件对应版本 tensorflow-gpu 2.6.0----Python 3.9----MSVC 2019----Bazel 3.7.2----UDA 11.2---- cuDNN 8.1 二、安装步骤 1. 安装 MSVC 2019 多数情况下默认已经安装，win
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服务器的配置是3090的卡，cudnn8.0.4，安装目录下明明有该文件，pycharm远程调试程序时却报错找不到该文件。 有的方案时安装cudatoolkit11.0,不过我是用的pip配置的环境，嫌再安装那玩意麻烦，所以是另一种解决办法， 经过摸索与总结现将解决方案陈述如下： 1、在个人账户下增添环境变量，我是普通用户，编辑该文件。 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64/，根据自己的位置添加。 添加之后shell中运行tf.te..
rtx3090显卡什么级别 rtx3090显卡什么水平 3090属于什么档次的显卡
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2、RTX 3090显卡与上一代RTX 3080显卡对比：跑分高出百分百之十九。除此之外，RTX3090的CUDA性能超越前代旗舰计算卡Tesla V100约11%，展现了其强大的计算性能。RTX3090的优势其实体现在更大的显存上，24G的GDDR6X使其能够在使用DLSS下实现8K光追游戏。3、RTX 3090显卡与AMD RX 6900XT对比：在DX12项目的TimeSpy的两个项目，RX 6900XT略逊于RX 3090，在光追跑分中，RX 6900XT和第二代光追核心相比还是有一点差距。
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《RTX3090旗舰图形性能实战评测》深度解析NVIDIA旗舰显卡在4K/8K游戏、3D渲染及AI加速场景下的真实表现，通过20款主流游戏帧率测试、DLSS 3.0效能对比及显存温度压力实测，揭示其光线追踪性能边界与散热系统设计优势，为高端玩家与专业创作者提供硬件选购关键数据参考。
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RTX3090+Ubuntu 20.04+tensorflow 2.4.0安装指南
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参考这篇文章 显卡3090，ubuntu 20.4 watch -n 1 nvidia-smi Anaconda安装最新的python3.8版本 安装tensorflow2.4版本，使用豆瓣镜像 pip install tensorflow-gpu==2.4 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 安装CUDA 11.2 首先打开下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolki
tensorflow安装教程gpu显卡3080
最新发布
07-10
<think>我们正在处理用户关于在RTX 3080上安装GPU版TensorFlow的询问。根据引用内容，安装GPU版TensorFlow的关键是正确匹配TensorFlow版本、CUDA版本和cuDNN版本。此外，我们还需要安装合适的显卡驱动。 步骤概述： 1. 安装最新的NVIDIA显卡驱动（确保支持RTX 3080和所需的CUDA版本） 2. 安装与TensorFlow版本匹配的CUDA Toolkit 3. 安装与CUDA版本匹配的cuDNN 4. 创建虚拟环境（推荐使用conda或virtualenv） 5. 在虚拟环境中安装TensorFlow-gpu 根据引用[1]和[2]，我们需要查找TensorFlow官方文档或已知的版本搭配表。由于RTX 3080属于Ampere架构，需要CUDA 11.0及以上版本。因此，我们应选择支持CUDA 11的TensorFlow版本。 注意：TensorFlow 2.x版本对CUDA的要求如下： - TensorFlow 2.4及以上版本要求CUDA 11.0，cuDNN 8.0 - TensorFlow 2.1到2.3要求CUDA 10.1，cuDNN 7.6 但是，RTX 30系列（包括3080）在CUDA 10.1下可能无法发挥全部性能，且官方推荐使用CUDA 11。因此，我们选择TensorFlow 2.4或更高版本（如2.6.0）。 具体步骤： 1. 安装最新显卡驱动： 前往NVIDIA官网下载并安装适用于RTX 3080的最新驱动。 2. 安装CUDA Toolkit和cuDNN： 根据TensorFlow版本要求，选择CUDA 11.0和cuDNN 8.0.4（或8.0.5）。注意：cuDNN需要注册NVIDIA开发者账号下载。 但引用[2]中提到可以使用conda来安装cudatoolkit和cudnn，这样可以避免手动配置环境变量，且版本匹配更简单。 3. 创建虚拟环境（以conda为例）： ```bash conda create -n tf_gpu python=3.8 conda activate tf_gpu ``` 4. 使用conda安装cudatoolkit和cudnn（确保版本匹配）： ```bash conda install cudatoolkit=11.0 cudnn=8.0 ``` 5. 安装TensorFlow（以2.4.0为例，但也可以选择2.6.0，注意2.6.0要求CUDA 11.2）： 由于我们安装的是CUDA 11.0，因此选择TensorFlow 2.4.0（支持CUDA 11.0）： ```bash pip install tensorflow==2.4.0 ``` 或者，如果我们想安装TensorFlow 2.6.0，它需要CUDA 11.2，那么我们应该安装cudatoolkit=11.2和对应的cuDNN（8.1.0）： ```bash conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 pip install tensorflow==2.6.0 ``` 6. 验证安装： ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 注意：如果使用conda安装cudatoolkit和cudnn，则不需要手动设置环境变量，conda会自动配置。 另外，引用[3]中提到，有时需要安装与TensorFlow匹配的keras版本，但自TensorFlow 2.0以后，keras已经包含在TensorFlow中（即`tf.keras`），因此不需要单独安装keras。 但是，如果用户想单独安装keras，则需要注意版本匹配。不过，建议直接使用tf.keras。 根据以上步骤，我们给出一个针对RTX 3080的安装示例（以TensorFlow 2.6.0为例，因为引用[2]中安装的是2.6.0，且RTX 3080支持CUDA 11.2）： 详细步骤： 1. 安装最新显卡驱动（确保支持CUDA 11.2）。 2. 安装Anaconda或Miniconda。 3. 打开Anaconda Prompt，执行以下命令： ```bash conda create -n tf_2_6 python=3.8 conda activate tf_2_6 conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 pip install tensorflow==2.6.0 ``` 4. 验证安装。 注意：如果使用pip安装tensorflow时遇到版本冲突，可以尝试不指定版本（但可能会安装最新版，需要确认最新版支持的CUDA版本）。目前（2021年9月）TensorFlow 2.6.0是当时较新的版本。现在可能有更新的版本，但用户也可以选择较新的稳定版本（如2.9.0），但需要查看该版本对应的CUDA要求（例如，TensorFlow 2.9.0要求CUDA 11.2和cuDNN 8.1.0）。 因此，我们也可以直接安装最新版的TensorFlow（只要它支持CUDA 11.x），并安装对应的cudatoolkit和cudnn。 总结：核心是版本匹配。建议用户查看TensorFlow官网的安装指南（https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu），其中有一个表格列出了每个TensorFlow版本所需的CUDA和cuDNN版本。 由于用户使用RTX 3080，我们推荐使用TensorFlow 2.4及以上版本（支持CUDA 11）。 相关问题： 1. 如何验证TensorFlow是否成功使用GPU？ 2. 安装过程中遇到CUDA版本不匹配的错误怎么办？ 3. 除了使用conda安装cudatoolkit和cudnn，还有其他方法吗？ 4. 如何升级或降级TensorFlow版本？ 5. 在Windows系统上安装GPU版TensorFlow有哪些常见问题？</think>### 在 RTX 3080 上安装 GPU 版 TensorFlow 的步骤 #### 1. **安装最新显卡驱动** - 访问 [NVIDIA 官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)，选择 RTX 3080 和操作系统 - 下载并安装最新驱动（建议版本 ≥ 470） - 验证安装：`nvidia-smi` 命令应显示 GPU 信息 #### 2. **安装 CUDA 和 cuDNN** - **版本匹配（关键）**： - TensorFlow ≥ 2.5：需 CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 - TensorFlow 2.4：需 CUDA 11.0 + cuDNN 8.0 - *RTX 30 系列需 CUDA 11.x*[^1][^2] - **安装方法**： ```bash # 使用 conda 自动解决依赖 conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0 ``` #### 3. **创建 Python 虚拟环境** ```bash conda create -n tf_gpu python=3.8 conda activate tf_gpu ``` #### 4. **安装 TensorFlow GPU 版** ```bash # 最新稳定版（推荐） pip install tensorflow==2.9.0 # 或指定版本 pip install tensorflow==2.6.0 ``` #### 5. **验证 GPU 支持** ```python import tensorflow as tf print("TF Version:", tf.__version__) print("GPU 设备:", tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` - 预期输出：检测到 RTX 3080 设备 #### 6. **故障排查** - **常见错误**： - `Could not load dynamic library 'cudnn64_8.dll'` → 检查 cuDNN 版本 - `No GPU devices found` → 确认驱动和 CUDA 版本匹配 - **解决方案**： - 更新 conda 包：`conda update --all` - 重装匹配版本：`conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0` > ⚠️ **关键注意事项** > - RTX 30 系列**不支持 CUDA 10.x**，必须使用 CUDA 11.x[^1][^2] > - 推荐使用 TensorFlow ≥ 2.5 以获得最佳兼容性 > - 通过 conda 安装 CUDA/cuDNN 可避免手动配置环境变量 ### 版本兼容性参考表 | TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 | RTX 3080 支持 | |----------------|-----------|------------|--------------| | 2.9 / 2.10 | 11.2 | 8.1 | ✅ 最佳 | | 2.4-2.8 | 11.0-11.2 | 8.0-8.1 | ✅ 支持 | | < 2.4 | ≤ 10.1 | ≤ 7.6 | ❌ 不兼容 | [^1]: RTX 30 系列需要 CUDA 11.x 支持 [^2]: 通过 conda 安装可自动解决依赖冲突 [^3]: 版本不匹配是安装失败最常见原因 --- ### 相关问题 1. 如何验证 TensorFlow 是否正在使用 RTX 3080 的 GPU 加速？ 2. 安装后出现 `DLL load failed` 错误应如何解决？ 3. 除了 TensorFlow，PyTorch 在 RTX 3080 上需要哪些额外配置？ 4. 为什么 RTX 30 系列显卡需要特定版本的 CUDA？ 5. 如何在不使用 Anaconda 的情况下手动配置 CUDA 路径？
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