Tensorflow,cuda,cudnn版本匹配问题

最新推荐文章于 2025-05-19 15:05:00 发布
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本文档提供了关于TensorFlow、CUDA及cuDNN版本匹配的常见问题解决方案，帮助用户正确安装配置，确保深度学习框架与GPU加速软件兼容。

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Tensorflow,cuda,cudnn版本匹配问题

https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems


tensorflow各版本支持的CUDA和CUDNN版本
Samuel'C blog
07-13 8614
tensorflow各版本支持的CUDA和CUDNN版本 出处：Tensorflow官方文档 CUDA各版本下载地址 CUDNN各版本下载地址 NVIDIA驱动下载 基本概念 博客 CUDA：用于GPU编程的语言，跑TF的时候用了GPU，TF里面很多函数（或者依赖库）是CUDA语言编写的。不同TF版本需要不同的CUDA。 CUDNN：NVIDIA为深度学习，矩阵运算写的一个加速库。CUDA版本必须和cuDNN版本匹配。cuDNN和TF版本匹配与否则无所谓（不过CUDA和TF版本必须匹配，所以cuDNN版本和
与cuda8.0匹配的cudnn5.1 方便大家下载
05-05
cudnn 下载很不方便 我自己下了 cudnn5.1 方便大家快速下载
cuda tensorflow
gRpc的博客
04-02 243
nvcc -V       //检测cuda版本//cuDNN 解压后复制到C:\program files\Nvidia gpu computing toolkit\cuda\v9.1下覆盖//anaconda下conda create -n tensorflow python=3.6//激活tensorflowactivate tensorflow//install tensorflow&gt...
Tensorflow GPU版本安装教程（CUDA Toolkit，cuDNN）
swilder__218的博客
05-19 476
在Windows 11系统上，使用NVIDIA GeForce GTX 1650显卡，通过安装CUDA Toolkit 11.0和cuDNN 8.0.5，成功配置了TensorFlow GPU环境。
cudnn cuda tensorflow 版本对应
大西瓜不甜的博客
05-16 510
linux下： windows下： 上面两张图是在这里找到的：https://tensorflow.google.cn/install/source（右上角language选English）
CUDA安装&cuDNN、TensorRT版本匹配
initative的博客
05-14 2万+
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。
win11下anaconda tensorflow cuda cudnn版本匹配
03-09
好的，我需要帮用户解决在Windows 11下使用Anaconda安装TensorFlow时，CUDA和cuDNN的版本匹配问题。首先，我得回忆一下TensorFlow、CUDA和cuDNN之间的版本对应关系。根据用户提供的引用，特别是引用[4]，TensorFlow...
tensorflow cuda cudnn版本对应
最新发布
06-07
然而，为了确保最佳性能和兼容性，建议手动安装指定版本的 CUDA 和 cuDNN，并验证其与 TensorFlow 的匹配性。 ```python import tensorflow as tf print("TensorFlow version:", tf.__version__) print("CUDA ...
适用于tensorflow-2.11.0 CUDA版本11.2的cuDNN8.1版本
05-22
对于 cuDNN，它需要与特定版本的 CUDA 相匹配才能正常工作。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 ...
3.10python对应的tensorflow cuda cuDnn版本 电脑是rtx4060
03-19
好的，我需要帮用户查找与Python 3.10兼容的TensorFlow、CUDA和cuDNN版本，同时确保这些适用于RTX 4060显卡。首先，我得理清各个组件之间的依赖关系。 用户提到RTX 4060显卡，这属于NVIDIA的40系列，需要确定支持它...
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
Tensorflow及CUDA安装
06-04
介绍了在ubuntu16.04中安装Tensorflow及CUDA7.5的安装方法
支持CUDA10的tensorflow-gpu轮子
11-29
这个文件是一个tensorflow的GPU版本的轮子，通过这个轮子，你可以在最新的CUDA10和CUDNN10.0上使用GPU训练你的模型
tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系
Arthur_Holmes的博客
05-19 419
windows: https://www.tensorflow.org/install/source
Tensorflow安装教程(完美安装gpu版本的tensorflow)（Windows,Conda,cuda,cudnn版本对应）
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mw的博客
11-17 3487
准备在Windows10上安装TensorRT用于深度学习，查询得知首先要安装CUDA和cuDNN，但安装之前要先安装VS，因为安装CUDA工具包时会自动安装vs中的一些插件，如果顺序反了的话，后续要手动配置，非常麻烦。当然安装之前还需要考虑自己电脑的配置，以及各版本之间是否匹配，减少不必要的麻烦！已经提前配置好pycharm和Anaconda,选用python = 3.9的版本。
tensorflow版本与cuda cuDNN版本对应使用
baidu88vip的博客
04-18 453
tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 | cuDNN7.1.4可行 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明确 tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 | cuDNN 不明确 | 备注：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4 tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0 | cuDNN 不明确...
Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表
LanSeShuiBeiHD的专栏
05-14 6637
要在 Windows 上使用 TensorFlow GPU，您需要在 WSL2 中构建/安装 TensorFlow，或者使用 tensorflow-cpu 配合 TensorFlow-DirectML-Plugin。上面的小版本号个人认为可以忽略不计，可以理解为下表的示例内容，需要注意的是TF1.x已经停止更新故对新硬件（主要是RTX30系列之后的显卡）不支持，故需要使用。TensorFlow，或者使用 tensorflow-cpu 配合 TensorFlow-DirectML-Plugin。
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