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

最新推荐文章于 2025-02-22 22:47:54 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/auto_star/article/details/128280915
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。

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Nvidia A100安装tensorflow 1.15.5
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托尼不是塔克
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昨天用滴滴云的A100做了下TenorFlow的基准测试，可能略显抽象！今天来跑跑DeepFaceLab，整体来说A100还是挺强！ A100也应该未来一两年最强的深度学习显卡了，毕竟是单张七八万，一套DGX 一百多万的卡！ 已经连续看了两天命令行和数字了，头围有所增加！ 环境配置： 主角：A100-SXM4-40GB， 配套：CUDA11，Tensorflow 1.15.2 NV特别版， 系统：Ubuntu 18.04 安装注意点： 显卡相关支持和深度学习框架已经安装好了，只需要获取De
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Allyli0022的专栏
12-29 1830
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起初连接服务器时出现问题；NVIDIA A30 with CUDA capability sm_ 80 is not compatible with the current PyTorch insta
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