tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

最新推荐文章于 2025-04-25 15:52:55 发布
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分类专栏： tensorflow
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27825451/article/details/89082978
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【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11的博客
04-28 3628
NVIDIA CUDA Toolkit （CUDA）为创建高性能 GPU 加速应用程序提供了一个开发环境。借助 CUDA 工具包，您可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器以及用于部署应用程序的运行时库。重新新建环境，安装cuda11版本的包和对应的pytorch。说明cuda、cudnn版本是对应的，没有问题。六个cuda版本，目前在用的是。
cuda11.0 +对应版本cudnn
02-16
win10 cuda_11.0.2_451.48_win10 cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5 .39 亲测有效 (百度网盘链接+提取码)
CUDA、cudnn版本对应及安装
weixin_58322367的博客
01-05 1万+
pytorch gpu版本安装、附下载链接
安装cuda和cudnn
最新发布
ga_o_的博客
04-25 753
cuda和cudnn配置
CUDA与cuDNN
ngc_1277
11-02 2190
1、什么是CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 2、什么是CUDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA c...
安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系（持续更新，目前到TF2.10.1）
sunmingyang1987的博客
11-02 11万+
一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 （1）确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu； （1）根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本； （2）根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。 二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关...
详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
09-16
主要介绍了详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
适用于tensorflow-2.11.0 CUDA版本11.2的cuDNN8.1版本
05-22
在这个案例中，提供的 cuDNN 版本是 8.1.1.33，而对应的 CUDA 版本是 11.2。 **安装与配置** 1. **下载 cuDNN**: 首先，你需要从 NVIDIA 官方网站下载 cuDNN 8.1.1.33，并确保它是针对 CUDA 11.2 版本的。压缩包中...
[tensorflow]各个tensorflow版本和CUDA版本对应，以及各个GPU版本CUDA和cuDNN对应
weixin_44560088的博客
06-02 3万+
各个tensorflow版本和CUDA版本对应，以及各个GPU版本CUDA和cuDNN对应
linux cuda-11.8及cudnn安装
weixin_47276979的博客
10-22 2380
执行以上指令后，根据终端提示，取消选择显卡驱动的安装即可。有版本信息输出则表示部署成功。本文下载的cudnn版本为。
cuda10.0+对应版本cudnn
03-02
win10 cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20 (百度网盘链接+提取码)
各种版本的cuda和cudnn
11-13
为了方便快速下载不同版本的cuda以及对应的cudnn，我将不同版本的上传到了百度云里，方便大家下载。里面有： cuda9.0+对应的cudnn7 cuda9.2+对应的cudnn7.6.5 cuda10.0+对应的cudnn7.6.5 cuda8.0+对应的cudnn6.0
tensorflow-1.12支持cuda10.0
01-11
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.支持mkl,无MPI; 软硬件硬件环境：Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 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： hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ bazel build --config=opt --config=mkl --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
环境配置—Tensorflow Cuda Cudnn 版本对应关系
01-20
深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2. GPU四、下载网址 一、Linux Tested build configurations Linux 1. CPU 2. GPU 二、macOS 1. CPU 2. GPU 三、Windows 1. CPU 2. GPU 四、下载网址 CUDA 下载地址 点击打开链接 cudnn 下载地址 需要注册账号 https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow-cpu 下载地址 阿里镜像，下载速度快 http://mi
linux下cuda安装-ubuntu22.04安装cuda11.8(cuda+cudnn)
qq_58539881的博客
06-19 3551
cuda是nvidia提供在N卡上实现并行计算的工具包，cudnn是cuda的运行时库，通过cuda提供的内核函数能够高效的在N卡上跑密集计算程序。 本文在N卡机器上安装好了相应的驱动后，提供安装cuda和cudnn的详细步骤，并运行官方示例程序验证。
Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表
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【技巧】linux windows mac 下TensorFlow不同版本与cuda版本之间的对应关系
鱼大
07-01 684
https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems 经过测试的构建配置 Linux CPU 版本 Python 版本 编译器 构建工具 tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 te
CUDA安装&cuDNN、TensorRT版本匹配
initative的博客
05-14 1万+
模型部署推理时，涉及Trt与CUDA版本匹配的问题，本文记录一下如何查询匹配的CUDA，cuDNN和TensorRT版本，并配置安装。
tensorflow各个版本的cuda以及cudnn版本对应关系
04-10
不同版本的TensorFlow需要对应支持的CUDA和cuDNN版本。具体需要参考TensorFlow官方文档中的版本兼容性列表。如果CUDA和cuDNN版本不匹配可能会导致TensorFlow无法正常运行。
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