Nvidia A100-SXM4-80GB 上跑niftynet使用tensorflow1.15踩坑

本文探讨了Nvidia CUDA11.*与TensorFlow 1.15版本之间的兼容性问题及解决方案,同时讨论了如何在同一环境中整合不同版本的niftynet和TensorFlow。
部署运行你感兴趣的模型镜像

核心问题有两个,1是Nvidia支持cuda11.*而tensorflow1.15支持的是cuda9;2是niftynet有tf1.12的版本,如何合并两个版本。

要不是论文需要这个库,在22年谁还在用tf1.15/12啊
大炮打蚊子的感觉。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

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

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值