TensorFlow和Pytorch对应版本对照表

本文提供了TensorFlow和Pytorch不同版本对应的CUDA及cuDNN版本信息。对于TensorFlow,从1.0.0到2.6.0的每个版本详细列出了支持的Python版本、编译器、构建工具以及所需的cuDNN和CUDA版本。而对于Pytorch,从0.4.1到1.10.0,列出了每个版本所适配的CUDA环境。这些信息对于在不同GPU环境下安装和使用这两款深度学习库至关重要。
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TensorFlow和Pytorch对应版本对照表

TensorFlow对应版本对照表

版本Python 版本编译器构建工具cuDNNCUDA
tensorflow_gpu-2.6.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.28.111.2
tensorflow_gpu-2.5.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.28.111.2
tensorflow_gpu-2.4.03.6-3.8MSVC 2019Bazel 3.1.08.011.0
tensorflow_gpu-2.3.03.5-3.8MSVC 2019Bazel 3.1.07.610.1
tensorflow_gpu-2.2.03.5-3.8MSVC 2019Bazel 2.0.07.610.1
tensorflow_gpu-2.1.03.5-3.7MSVC 2019Bazel 0.27.1-0.29.17.610.1
tensorflow_gpu-2.0.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.26.17.410
tensorflow_gpu-1.15.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.26.17.410
tensorflow_gpu-1.14.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.24.1-0.25.27.410
tensorflow_gpu-1.13.03.5-3.7MSVC 2015 update 3Bazel 0.19.0-0.21.07.410
tensorflow_gpu-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.07.29.0
tensorflow_gpu-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079
tensorflow_gpu-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.9.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.8.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.7.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.5.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
tensorflow_gpu-1.4.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.368
tensorflow_gpu-1.3.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.368
tensorflow_gpu-1.2.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18
tensorflow_gpu-1.1.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18
tensorflow_gpu-1.0.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18

Pytorch对应版本对照表

pytorch官网安装地址

PyTorch 版本CUDA 环境
0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)9.2
1.2.0、1.1.0、1.0.0(1)10.0
1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)10.1
1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.10.010.2
1.7.0(1)11.0
1.8.0(1)、1.9.0、1.10.011.1
1.8.0(1)、1.9.0、1.10.011.3

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### TensorFlow PyTorch 与 CUDA 及 cuDNN 的兼容性分析 #### 兼容性概述 TensorFlow PyTorch 是当前最流行的两个深度学习框架,它们都依赖于 NVIDIA 提供的 CUDA cuDNN 库来实现 GPU 加速功能。不同版本TensorFlow PyTorch 对应不同的 CUDA cuDNN 版本需求。 对于 TensorFlow PyTorch 的具体兼容性情况,可以参考以下内容: - 推荐使用的 CUDA cuDNN 组合包括 CUDA11.2 + CUDNN8.1 或者 CUDA10.2 + CUDNN7.6.5[^1]。 - 在特定环境下,例如 Windows 系统下运行 TensorFlow 3.1 时,需注意其对应的安装包版本匹配关系[^2]。 #### Python 版本建议 在构建深度学习环境时,Python 的版本选择同样重要。已知 Anaconda3 建议版本为 5.20,而 TensorFlow PyTorch 对 Python 3.7 不够友好,可能会引发一系列问题[^3]。因此,推荐使用更稳定的 Python 版本(如 Python 3.8 或更高版本),以减少潜在冲突。 #### 深度学习框架特性比较 PyTorch 被认为是 torch 的 Python 实现版本,由 Facebook 开源并专注于 GPU 加速的 DNN 编程。它具有动态计算图的特点,能够灵活调整计算流程[^4]。相比之下,TensorFlow 则提供静态动态图的支持,并拥有更为广泛的社区支持及工具链集成能力。 以下是基于上述信息整理的具体版本对照表: | **Framework** | **Version** | **CUDA Version** | **cuDNN Version** | |--------------|-------------|------------------|--------------------| | TensorFlow | >=2.9 | CUDA11.2 | CUDNN8.1 | | PyTorch | >=1.10 | CUDA11.2 | CUDNN8.1 | 此表格仅列举部分常见组合,实际部署前仍需查阅官方文档确认最新适配状态。 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 输出当前 TensorFlow 版本号用于验证环境设置是否正确 ``` ```python import torch print(torch.version.cuda) # 查看当前 PyTorch 使用的 CUDA 版本 ``` #### 总结 综上所述,在搭建 TensorFlowPyTorch 的开发环境中,合理规划所选用的 CUDA cuDNN 版本至关重要。同时也要关注基础软件栈中的 Python 解释器版本一致性问题以免引入不必要的麻烦。
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