Tensorflow 和Cuda Cudnn 英伟达驱动版本对应关系

最新推荐文章于 2024-05-14 14:42:49 发布
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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
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tensorflow-1.12支持cuda10.0
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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
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tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
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概述，需要注意以下几个问题： （1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。 显卡驱动的安装： 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动，因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛，但是这个时候我们是没有CUDA可以用的，我们可
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weixin_44602385的博客
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tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系，以及下载地址 转： https://blog.youkuaiyun.com/yuejisuo1948/article/details/81043962 cuda下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cudnn下载地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse731-10 显卡驱动重装： https:/
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Windows安装GPU版本的tensorflow+CUDA+CUDNN（超详细）
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查看自己的Windows电脑是否成功安装了CUDA 第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。 第二步：命令行里输入“nvcc -V”并回车 第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。 安装CUDA 首先，查看电脑的NVIDIA 版本是否支持CUDA 以及能够配置的CUDA 版本 方法： 在桌面空白处单击右键，打开英伟达控制面板，如果找不到可以参考如下网址win10 nvidia控制面板怎么打开,wi...
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一、显卡驱动与CUDA版本对应关系 二、Tensorflow、Cudnn与CUDA版本对应关系 补充：TensorFlow 历史版本 API TensorFlow 2.0 API TensorFlow 1.15 API TensorFlow 1.14 API TensorFlow 1.13 API TensorFlow 1.12 API TensorFlow 1.11 API TensorF...
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LanSeShuiBeiHD的专栏
05-14 7292
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[环境配置][原创]pytorch torchvision tensorflow cuda python对应表
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