Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系

最新推荐文章于 2025-10-29 11:42:44 发布
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本文分享了一篇来自优快云的博客文章详情，虽然具体内容未给出，但通常涉及信息技术领域的深入探讨，包括但不限于编程技巧、软件开发、算法优化等关键主题。
Anaconda Python 版本对应关系表（附所有版本下载）
清平乐的技术专栏
06-05 3万+
一、对应版本 首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python3和python2都发布一个包，版本号是一样的。 表格中，python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。 举个例子，假设你想安装python2.7.14，在表格中找到它，它下方的三个anaconda包（anaconda2-5.0.1、5.1.0、5.2.0）都包含python2.7....
windows10 显卡GTX1050安装tensorflow-gpu教程以及Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系（GPU版本）
qq_41133375的博客
06-11 1万+
windows10 显卡GTX1050安装tensorflow-gpu教程以及Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系一、安装准备与对应信息二、安装anaconda三、安装cuda9.0四、安装cuDNN五、安装tensorflow-gpu六、在anaconda下载Jupyter-notebook 一、安装准备与对应信息 本人电脑是GTX1050显卡，所选择的版本CUDA9.0+CUDNN7.6+tensorflow-gpu1.10 官网下载太慢，打包在了百度网盘。（未分享中，着急
TensorFlow-CUDA-cuDNN版本配套关系表.docx
05-13
TensorFlow-CUDA-cuDNN版本配套关系表，还有python版本，compiler版本，build tools版本等对应。
TensorFlow/PyTorch和cuda等版本对应关系
gyxx1998的博客
08-24 6191
和python的冲突问题 https://zhidao.baidu.com/question/1116512378559354699.html python与pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本对应关系 https://blog.youkuaiyun.com/BigData_Mining/article/details/104983246 参考： https://www.jianshu.com/p/ac70300b598b NVIDIA系列显卡做深度学习,需要 在主机安装显卡驱动(driver) 在doc
CUDA 版本与 NVIDIA 驱动版本对照
最新发布
loveanao的专栏
10-29 1024
『TensorFlow』Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
libo-coder
01-27 663
文章目录一、Windows1.1 CPU1.2 GPU二、Linux2.1 CPU2.2 GPU三、macOS3.1 CPU3.2 GPU 一、Windows Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 1.1 CPU 1.2 GPU 二、Linux Linux端：https://tensorflow.google.cn/install/source 2.1 CPU 2.2 GPU 三、macOS 3.1 CPU
Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表
热门推荐
发布工作学习过程中遇到的问题和解决方案
05-02 25万+
TensorFlow​经过测试的构建配置官网说明
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
winOS最新tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系（12,2019.）
qswl5500的博客
12-12 485
敬请前往官网查阅最新内容：tensorflow官网 经过测试的编译配置 CPU 版本 Python 版本 编译器 编译工具 tensorflow-1.13.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow...
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...
cuda cudnn tensorflow对应_TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理
weixin_39934302的博客
11-27 146
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”为了解决大家这个问题，我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN对应的版本做了个整理，希望能够对大家有帮助。 要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA...
TensorFlow版本配套关系表
03-04
tensorflow版本配套关系表，官方出品，可供参考使用，最新到1.6
tensorflow 与 cuda 版本对应
Diana_Z的博客
03-11 1712
1、一个关于版本对应的官方网站 https://tensorflow.google.cn/install/source（ubuntu） https://tensorflow.google.cn/install/source_windows（windows） 2、一个别的博客的版本对应网站 https://blog.youkuaiyun.com/omodao1/article/details/832...
Tensorflow-gpu、CUDA适应版本(对应关系)
qq_38662733的博客
06-17 3508
Tensorflow-gpu、CUDA适应版本不多说直接放图： 不多说直接放图： Tensorflow官方说明文档：https://tensorflow.google.cn/install/source
TensorFlow 与cuda、cudnn对应的版本
weixin_44781912的博客
09-20 154
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse714-9
TensorFlow 各平台对应CUDA、CUDNN版本
showley2008的专栏
12-19 268
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表
不能将运气当成战略！
08-27 1万+
tensorflow和cuda以及cudnn版本对齐
u013967394的博客
01-11 502
起因 今天想用下买了已经很久的GPU来玩tensorflow，毕竟显卡也不能只是用于玩游戏吧。然后发现因为cuda 和cudnn版本问题要卸载掉旧的重装新的，踩了一天的坑，来记录一下。 cuda版本问题 在NVIFIA CONTROL PANEL里显示，我应该装cuda 11.2版本，但是官网上最新版本是11.1。这就有点坑人了。cuda 11.2的download网址如下：cuda 11.2 登录NVIDIA网站问题 登录NVIDIA网站的时候，验证码的问题老是被拦截，但是无法登录，解决方法有两个： 1
TensorFlow 不同版本对 CUDA 和 cuDNN 的兼容性要求是什么？
06-08
### TensorFlow 各版本与 CUDA、cuDNN 的兼容性矩阵 以下为常见 TensorFlow 版本与其支持的 CUDA 和 cuDNN 版本的兼容性矩阵： | TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 | |-----------------|----------------|----------------| | TensorFlow 2.13 | CUDA 11.8 | cuDNN 8.6 | | TensorFlow 2.12 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 | | TensorFlow 2.11 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 | | TensorFlow 2.10 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 | | TensorFlow 2.9 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 | | TensorFlow 2.8 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 | | TensorFlow 2.7 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 | | TensorFlow 2.6 | CUDA 11.0 | cuDNN 8.0.5 | | TensorFlow 2.5 | CUDA 11.0 | cuDNN 8.0.5 | | TensorFlow 2.4 | CUDA 11.0 | cuDNN 8.0.4 | | TensorFlow 2.3 | CUDA 10.1 | cuDNN 7.6 | | TensorFlow 2.2 | CUDA 10.1 | cuDNN 7.6 | | TensorFlow 2.1 | CUDA 10.1 | cuDNN 7.6 | | TensorFlow 2.0 | CUDA 10.0 | cuDNN 7.6 | | TensorFlow 1.15 | CUDA 10.0 | cuDNN 7.6 | 上述表格中的版本匹配关系基于官方文档和社区验证的结果[^1]。 #### 验证安装是否正确 可以通过以下代码验证 TensorFlow 是否正确识别 GPU 并加载了正确的 CUDA 和 cuDNN 版本： ```python import tensorflow as tf # 检查 TensorFlow 版本 print("TensorFlow Version:", tf.__version__) # 检查 GPU 是否可用 print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) ``` 如果 `list_physical_devices('GPU')` 返回非空列表，则说明 TensorFlow 成功检测到 GPU，并加载了兼容的 CUDA 和 cuDNN 版本[^3]。 #### 常见问题及解决方法 1. 如果 TensorFlow 报错提示 CUDA 或 cuDNN 版本不匹配，建议检查系统中安装的 CUDA 和 cuDNN 版本是否符合上表中的要求。可以使用以下命令检查： ```bash nvcc --version cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` 2. 如果需要升级或降级 TensorFlow、CUDA 或 cuDNN，建议通过 `pip` 或者 NVIDIA 官方网站下载对应版本的安装包进行操作[^2]。 3. 在多项目环境中，推荐使用 Python 虚拟环境（如 `venv` 或 `conda`）来隔离不同项目的依赖版本，避免版本冲突[^4]。 --- ###
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