tensorflow-gpu:2.0.0
cuda:10.0
cudnn:7.4.2
解决方案:在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn的7.6.5的压缩包

按照要求挪动文件,重新配置cuda

本文介绍如何解决TensorFlow-GPU 2.0.0与CUDA 10.0和cuDNN 7.4.2之间的兼容性问题。通过下载cuDNN 7.6.5并按照指南正确安装和配置,可以确保GPU加速的深度学习框架正常运行。
tensorflow-gpu:2.0.0
cuda:10.0
cudnn:7.4.2
解决方案:在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cudnn的7.6.5的压缩包

按照要求挪动文件,重新配置cuda

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