tenflow和cuda版本控制

本文详细介绍TensorFlow与CUDA版本的对应关系,提供CUDA 8和10的安装步骤,包括官网下载、终端安装指令、环境变量配置及常用命令,帮助读者正确设置GPU环境。

tensorflow版本与cuda版本有对应关系。在用anaconda控制tf版本时需要更改对应的cuda版本。

安装cuda 8或10
1、 官网下载.run文件
cuda8 :https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cuda10:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

2Terminal 中 sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
  注意已经安装显卡驱动就无需继续安装安装显卡驱动!!!!否则会出现大问题!!!!

    Do you accept the previously read EULA?

    accept/decline/quit: accept

    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?

    (y)es/(n)o/(q)uit: n

    Install the CUDA 8.0 Toolkit?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y

    Enter Toolkit Location
    [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: 回车

    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y

    Install the CUDA 8.0 Samples?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y

    Enter CUDA Samples Location
    [ default is /root ]:回车

3、配置环境变量
   sudo gedit  ~/.bashrc
    在文件末尾加入:
    export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0

   最后使其生效:
         source ~/.bashrc
4.常用命令:查看cuda版本: nvcc -V
          
5 如何更换cuda版本 https://blog.youkuaiyun.com/qq_23996885/article/details/90246210

<think>我们正在讨论CUDA Toolkit版本CUDA版本之间的关系。实际上,在NVIDIA的语境中,CUDA Toolkit版本通常就是指CUDA版本。例如,CUDA Toolkit 11.2对应CUDA 11.2。因此,它们之间是一一对应的关系,没有额外的对应表。 但是,用户可能想知道不同CUDA Toolkit版本之间的兼容性,或者驱动版本的对应关系。根据引用[1][2],我们可以总结以下几点: 1. **CUDA Toolkit版本驱动的兼容性**:显卡驱动决定了可安装的最高CUDA Toolkit版本(即驱动兼容的CUDA版本)。例如,如果`nvidia-smi`显示CUDA Version为12.2,那么你可以安装不高于12.2的CUDA Toolkit(如12.1、11.8等)。 2. **深度学习框架CUDA Toolkit版本的对应**:PyTorch或TensorFlow等框架需要已安装的CUDA Toolkit版本匹配。例如,PyTorch 2.0.0要求CUDA Toolkit版本为11.8,那么你电脑上安装的CUDA Toolkit必须是11.8(或兼容版本,但通常要求精确匹配)。 3. **版本向下兼容性**:较新的驱动支持较旧的CUDA Toolkit。例如,驱动支持CUDA 12.2,那么你可以安装CUDA Toolkit 12.2、12.1、11.0等。 因此,用户可能混淆了“CUDA Toolkit版本“驱动支持的CUDA版本”。它们是两个不同的概念,但都使用“CUDA”加版本号的形式表示。 ### 回答思路 1. 明确告知用户:CUDA Toolkit版本CUDA版本是同一个概念,没有额外的对应关系。 2. 解释驱动支持的CUDA版本(通过`nvidia-smi`查看)安装的CUDA Toolkit版本(通过`nvcc --version`查看)之间的关系。 3. 提供参考表格,展示常见的驱动版本支持的CUDA Toolkit版本(最高)的对应关系(根据引用[2]NVIDIA官方文档)。 4. 强调深度学习框架对CUDA Toolkit版本的要求。 ### 表格:驱动版本支持的最高CUDA Toolkit版本对应关系(部分) 根据NVIDIA官方文档[^2],常见的驱动版本支持的最高CUDA Toolkit版本如下: | 驱动版本 | 支持的最高CUDA Toolkit版本 | |----------------|----------------------------| | >=535.104.05 | 12.2 | | >=525.105.17 | 12.0 | | >=515.48.07 | 11.7 | | >=510.47.03 | 11.6 | | >=450.80.02 | 11.0 | 注意:具体驱动版本对应的CUDA版本可参考[NVIDIA CUDA兼容性表](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)。 ### 总结 - **CUDA Toolkit版本**:即实际安装的CUDA版本,通过`nvcc --version`查看。 - **驱动支持的CUDA版本**:通过`nvidia-smi`查看,表示该驱动支持的最高CUDA Toolkit版本。 因此,在安装CUDA Toolkit时,必须确保其版本不超过驱动支持的版本。例如,驱动支持12.2,则可以安装12.2、12.1、11.0等CUDA Toolkit版本。 §§相关问题§§ 1. 如何查询NVIDIA显卡驱动版本? 2. CUDA ToolkitNVIDIA驱动之间的兼容性规则是什么? 3. 如何安装特定版本CUDA Toolkit? </think>### CUDA ToolkitCUDA版本的对应关系详解 在NVIDIA的官方表述中,"CUDA Toolkit版本""CUDA版本"实质上是**同一概念的不同表述**。它们之间存在直接的等价关系: 1. **等价关系**: - 当提到"CUDA 11.2"时,即指"CUDA Toolkit 11.2" - 当提到"CUDA Toolkit 12.3"时,即指"CUDA 12.3" - 两者版本号完全一致,如:CUDA Toolkit 11.2 = CUDA 11.2 2. **关键区别**: - `nvidia-smi`显示的"CUDA Version"反映**驱动支持的最高CUDA版本** - `nvcc --version`显示的则是**实际安装的CUDA Toolkit版本** - 例如:驱动可能支持CUDA 12.2,但实际安装的可能是CUDA 11.2 3. **版本兼容规则**: - 驱动支持的CUDA版本 ≥ 实际安装的CUDA Toolkit版本 - PyTorch/TensorFlow版本 ≤ 实际安装的CUDA Toolkit版本 - 数学表达: $$ \text{驱动支持版本}\ (V_d) \geq \text{工具包版本}\ (V_t) \geq \text{框架要求版本}\ (V_f) $$ 4. **版本对应表示例**: | 实际安装版本 | 驱动最低要求 | PyTorch兼容版本 | |-------------|------------|----------------| | CUDA 11.2 | 450.80.02+ | 1.7.0 - 1.10.x | | CUDA 12.1 | 530.30.02+ | 2.0.0 - 2.1.x | | CUDA 12.3 | 545.23.08+ | 2.2.0+ | 5. **验证方法**: ```bash # 查看驱动支持的最高版本 nvidia-smi | grep "CUDA Version" # 查看实际安装的工具包版本 nvcc --version | grep "release" ``` 实际应用中,建议保持实际安装的CUDA Toolkit版本深度学习框架要求一致,同时确保不超过驱动支持的最高版本[^1][^2]。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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