TensorFlow:检查显卡支持哪个版本的CUDA

本文详细介绍如何在Windows环境下安装支持GPU的TensorFlow。从检查电脑CUDA版本开始,指导读者逐步完成环境配置。

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最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息。

第0步是安装环境,配置环境。

首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤。

可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本。

 

第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢!

答案是否定的。

因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA。

1>首先打开控制面板,在控制面板进行搜索。

2>然后,双击NVIDIA控制面板,打开如下的控制面板

3> 单击帮助按钮,选择系统信息,然后打开如下面板

4>选择组件,然后会看到红色框的内容,箭头所指的CUDA版本,就是你电脑支持的CUDA版本。

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
### 支持 CUDA 12.2 的 TensorFlow GPU 版本 为了在 Linux 上安装支持 CUDA 12.2 的 TensorFlow GPU 版本,需要确认 TensorFlow 官方文档中指定的支持关系。通常情况下,TensorFlowCUDA 和 cuDNN 的兼容性有严格的要求。 截至当前时间点,TensorFlow 2.13 是第一个官方声明支持 CUDA 12.x 的版本[^5]。具体来说: - **TensorFlow 2.13** 需要 CUDA 12.1 或更高版本以及 cuDNN 8.9[^5]。 - 如果计划使用 CUDA 12.2,则建议至少升级到最新的稳定版 TensorFlow(例如 TensorFlow 2.14),因为后续版本可能会进一步优化对新 CUDA 工具链的支持[^6]。 #### 检查系统环境 在安装之前,请确保系统的 NVIDIA 显卡驱动程序是最新的,并且能够支持目标 CUDA 版本。可以通过以下命令验证驱动版本支持CUDA 功能集: ```bash nvidia-smi ``` 如果显卡型号为较新型号(如 GeForce RTX 4090),需特别注意其计算能力(Compute Capability)。RTX 4090 的计算能力为 `sm_89`,而部分旧版本的 PyTorch 及其他框架可能未完全支持此架构[^7]。因此,在选择 TensorFlow 版本时也应考虑这一因素。 #### 安装步骤概述 以下是基于 Ubuntu 系统的一般化指导原则: 1. 更新并配置开发工具链至最新状态; 2. 下载对应于所选 CUDA 版本的 cuDNN 库文件; 3. 使用 pip 命令完成 TensorFlow 的安装操作,推荐通过虚拟环境隔离依赖项管理问题。 对于 Python 脚本调用而言,可以执行如下代码片段来测试是否成功加载了 GPU 加速模块: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ``` 上述脚本能打印可用设备列表;若有任何条目返回则表明设置无误。 ---
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