tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

最新推荐文章于 2022-05-02 16:16:56 发布
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博客转载了TensorFlow各个版本与CUDA以及Cudnn版本的对应关系，为使用TensorFlow进行开发的人员提供了版本适配的重要参考信息，有助于在不同环境下正确配置相关组件。
初见深度学习，基于cuDNN和TensorFlow2.9
Deaohst的博客
07-10 1456
TensorFlow以及cuDNN
深度学习 | 适配tensorflow2.6的CUDA与cuDNN
weixin_49559389的博客
10-19 3733
前言 近日琐事已了，又想在coursera上继续选修课程，看好了一门帝国理工开设的tensorflow2.0专授课程TensorFlow 2 for Deep Learning Specialization。 https://www.coursera.org/specializations/tensorflow2-deeplearning 摘要 针对自己的笔记本显卡，配置如下 gpu版本的tensorflow2 CUDA cuDNN tensorflow-gpu 搭建虚拟环境 pip instal
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
在服务器+cuda9.2+cudnn7.0可安装的tensorflow-gpu最新编译好的版本
03-13
目前最新的tensorflow-gpu版本暂时只支持到cua9.0，超过其版本就不再支持，即使用pip安装也不行(在没有最新版本的情况下)。https://blog.youkuaiyun.com/qq_29296685/article/details/88537725此链接可以编译最新版本，不过建议尽量不要编译。我这的有最新编译好的库，大家可以下载安装，方便有快速
Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
mjiansun的专栏
03-27 2万+
cuda、cudnn与tensorflow版本下载https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel cudnn和cuda的关系:https://blog.youkuaiyun.com/u013066730/article/details/80980940 亲自尝试成功的版本号对应： （1）win10，cuda10.0，cudnn-10.0-wind...
精选资源
适用于tensorflow-2.11.0 CUDA版本11.2的cuDNN8.1版本
最新发布
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...
tensorflow2.0安装 CUDA和CUDNN并运行成功
Buevara的博客
09-06 1862
查看 CUDA 版本： cat /usr/local/cuda/version.txt 或者： nvcc -V 查看 CUDNN 版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看能否使用gpu： jupyter输入： import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devi
王权富贵：Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
a1103688841的博客
12-05 373
Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 M...
tensorflow1.12支持cuda10
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.无mkl支持; 软硬件硬件环境：Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 TI 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： bazel build --config=opt --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
Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表
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https://tensorflow.google.cn/install/source
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12-01 410
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CUDA Toolkit 9.2 win10 x64安装包 https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10...
TensorFlow版本配套关系表（cudnn、cuda、Python的配套关系，包含所有操作系统）
nbxuwentao的博客
08-21 707
REFERENCE: https://blog.youkuaiyun.com/wanzhen4330/article/details/81660277
NVIDIA显卡驱动和CUDA,Cudnn的关系，以及tensorflow各个版本与CUDA,Cudnn的对应关系
m0_47619202的博客
08-19 338
NVIDIA显卡驱动和CUDA,Cudnn的关系，以及tensorflow各个版本与CUDA,Cudnn的对应关系 链接: 一篇好的总结性文章.
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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