tensorflow-gpu版本、keras版本与cuda匹配

最新推荐文章于 2025-09-19 16:11:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-19 16:11:56 发布 · 2.8w 阅读 · 42 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#版本为标题 #tensorflow-gpu keras

本文详细介绍了TensorFlow-GPU与CUDA的版本对应关系，对于安装tensorflow-gpu时，需确保CUDA版本正确。同时，展示了不同版本的TensorFlow与keras的匹配情况，帮助用户准确选择和配置。
部署运行你感兴趣的模型镜像

关于tensorflow-gpu安装，对于cuda有严格要求，下面把对应版本匹配展示一下：

在安装keras时可根据要求匹配tensorflow-gpu：

     tensorflow 1.5 和keras 2.1.4

     tensorflow 1.4和keras 2.1.3

     tensorflow 1.3和keras 2.1.2

     tensorflow  1.2和keras 2.1.1

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

配置tensorflow-gpu和tensorflow-cpu环境和对应的keras ,pytorch（详细步骤）
qq_41758867的博客
03-29 6485
0. 安装Anaconda 和 微软官网的 VC++ 补丁 （1）安装Anaconda 进入官网，滑到最下面，点击安装。（除了安装路径，其他都默认安装） https://www.anaconda.com/products/individual （2）需到微软官网下载对应VC++ 补丁并安装。https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/ 1.查看版本对应关系 进入网址查看Tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及cuDNN的对应关系。
【TensorFlow】TensorFlow与cuda版本以及Keras版本以及python版本对应关系（2022年6月 附官网链接，永久更新）
TangPlusHPC的博客
06-10 3万+
要让一个基于keras开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境真让人头大，本文就介绍了TensorFlow与cuda版本以及Keras版本以及python版本对应关系，方便查找。 此处省略，可自行点击超链接。 例如我要安装1.14.0 GPU版本的TensorFlow，查表可得对应Keras版本为2.2.5，语句如下 CUDA和CUDNN的安装见我的另一篇博客：如果你有同时在一台机器上安装两个版本的CUDA和CUDNN的需求，可以参考我的另一篇博客：CUDA和CUDNN的版本对应关系见我的另一篇博客
不同版本tensorflow推理报错解决方法
最新发布
weixin_48389642的博客
09-19 1028
本文探讨了TensorFlow模型在不同CUDA和TensorFlow版本环境下的兼容性问题。
Keras（基于TensorFlow）-GPU安装
m0_38064529的博客
09-17 1867
Keras（基于TensorFlow）-GPU安装 0 前期准备 0.1当前电脑配置： 0.2 匹配版本 查看系统内核版本 （参考1：https://blog.youkuaiyun.com/liudehua6/article/details/82152010 tensorflow正确安装顺序，避免版本不兼容问题）作者给了自己的配置和安装顺序 （参考2：https://blog.youkuaiyun.com/...
Win10安装tensorflow-gpu以及对应版本的keras
糕糕的博客
02-24 2463
win10安装tf+kears(gpu)
Tensorflow和keras版本对应关系
AI研习星球
12-06 1万+
那么就是keras和tensorflow的版本对应关系不匹配，需要重装下keras。或``可以通过公众号滴滴我。在安装的时候，可以参考如下。可以通过公众号滴滴我。
tensorflow和keras版本对应关系
成功的方式只有一个，按自己的方式，度过人生。欢迎共赴知识与乐趣的探索之旅！
10-20 1万+
tensorflow和keras版本对应关系 Keras 2.3.1: Tensorflow 2.1 Tensorflow 2.0 Tensorflow 1.15 Keras 2.2.5: Tensorflow 1.14 Tensorflow 1.13 Tensorflow 1.12 Keras 2.2.4: Tensorflow 1.11 Tensorflow 1.10 Keras 2.2.0: Tensorflow 1.9
AttributeError: module ‘keras.backend‘ has no attribute ‘image_dim_ordering‘
成功的方式只有一个，按自己的方式，度过人生。欢迎共赴知识与乐趣的探索之旅！
10-17 589
AttributeError: module ‘keras.backend’ has no attribute ‘image_dim_ordering’ if K.image_dim_ordering() == 'tf': AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'image_dim_ordering' 版本问题，改为 if K.image_data_format() == 'channels_first': ...
老卫带你学---cuda9.0、tensorflow-gpu、keras对应版本
老卫带你学
03-12 434
因为需要深度学习，所以安装了keras 但是因为显卡比较老，是1070ti，所以下载的cuda是cuda9.0.对应的cudnn7.0 经过无数次尝试： cuda9.0 tensorflow-gpu==1.10.0 keras ==2.2.0 python ==3.6 这套组合可以完美运行
WIN10中TENSORFLOW-GPU、KERAS-GPU、CUDA的版本对应关系总结（重点）
Fighting Hua
07-04 2791
1.tensorflow-gpu与CUDA对应关系 2.在安装keras时可根据要求匹配tensorflow-gpu： tensorflow 1.5 和keras 2.1.4 tensorflow 1.4和keras 2.1.3 tensorflow 1.3和keras 2.1.2 tensorflow 1.2和keras 2.1.1 tensorflow 1.14和keras 2.3.1 tensorflow 1.10和keras 2.1.2 1234567891011 因为本人只测试了 te.
tensorflow-gpu与cuda、keras之间的对应关系
muli
10-16 5200
tensorflow-gpu与cuda之间的对应关系： tensorflow与Keras之间的对应关系
已安装tensorflow-gpu,但keras无法使用GPU加速的解决
12-20
问题 我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。 原因 因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从而无法使用GPU进行训练。 解决方法 同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu 和
解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题
09-18
今天小编就为大家分享一篇解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
（详细整理！！！！）Tensorflow与Keras、Python版本对应关系！！！
热门推荐
weixin_45325693的博客
04-30 5万+
（详细整理！！！！）Tensorflow与Keras、Python版本对应关系！！！
TensorFlow-GPU和Keras-GPU安装，显卡、cuda、cudnn版本匹配问题（vs code远程连接服务器）
qq_44853023的博客
06-12 6207
首先捋清楚流程，TensorFlow-GPU和Keras-GPU安装需要和显卡、cuda、cudnn的版本一一对应，如果一开始就用pip命令下载非常容易出错。参考1、查看显卡：终端输入nvidia-smi -q | grep Product2、确定NVIDIA显卡的计算能力：去NIVIDA官网查看3、终端输入nvidia-smi，查看服务器支持的cuda版本支持的最高cuda版本为12.04、进入cuda官网，选择比支持的最高cuda版本低一点的版本，避免不兼容的问题。
window下安装 Keras、TensorFlow（先安装CUDA、cuDNN，再安装Keras、TensorFlow）
あずにゃん梓喵的博客
06-18 1656
日萌社 ======= 人工智能 Keras、TensorFlow 的环境安装 ====== 推荐安装：TensorFlow 2.0、CUDA10、cuDNN7.6.5 TensorFlow 2.0 环境搭建 window下安装 anaconda（python 3.6 / python 3.7） 安装 ubuntu 16/18 window下安装 Keras、TensorFlow（...
python、tensorflow、keras的版本对应关系
qq_58677554的博客
05-21 1万+
快捷查找python、tensorflow、keras的版本对应关系，以及内置的keras、独立的keras使用方法。
Tensorflow、Keras、numpy对应参考版本（亲测有效）
weixin_62138684的博客
07-18 7904
安装TensorFlow和Keras以及numpy库（用的是清华源安装速度更快），在安装版本的过程中如果已经安装了旧的版本会自动卸载（用pycharm终端安装是这样的），所以不需要卸载直接在终端执行下面的pip install就可以了，当然如果想确定自己有没有安装以上的库可以在终端输入pip list查看安装的包，卸载再重装的话先pip uninstall 库再执行以下操作就可以了。安装scipy及protobuf（如果在执行代码过程中没有报错可以忽略）以及对应的protobuf：3.19.0。
Tensorflow-gpu版本匹配组合亲测能用
weixin_55485506的博客
11-08 645
pip太杂乱了，出问题了不好排查，很多其他教程给的各种版本经常找不到，pip和conda命令混着用，跟着教程走半天发现推不下去了，全白干。我提供的版本只是确定能用的，不是最新的，如果以后要装别的东西或者有自己想要的版本要用注意先用search命令先看一下conda支持的channel里有没有你要的软件包。前几天电脑坏了，之前弄好的深度学习环境没有了，好久没配都忘了，今天重新配好了，试了不少版本组合，记一下确定能用的软件版本。python版本是创建环境时在anaconda里设置的，注意一下就行。
如何在Windows 10上通过Anaconda正确安装tensorflow-gpu和keras，并确保CUDA与cuDNN的版本匹配？
11-09
在Windows 10上通过Anaconda安装tensorflow-gpu和keras时，正确配置CUDA和cuDNN是关键步骤。这不仅涉及到下载合适的版本，还涉及到它们之间版本的对应关系。首先，你需要确认你的GPU显卡是否支持CUDA。以NVIDIA的GTX1650显卡为例，它支持最新的CUDA版本。接下来，你应该根据显卡支持的CUDA版本来决定安装的tensorflow-gpu版本。比如，如果你的显卡支持CUDA 11.0，那么你应该下载并安装TensorFlow的GPU版本，该版本必须与CUDA 11.0兼容。同时，你也需要下载与CUDA版本相匹配的cuDNN版本。例如，CUDA 11.0通常需要cuDNN v8.0.5。安装cuDNN之前，需要先注册NVIDIA的开发者账号，然后在NVIDIA官网下载相应版本的cuDNN。安装过程中，确保CUDA和cuDNN的版本兼容，以避免安装过程中出现的错误。在安装tensorflow-gpu之前，建议使用Anaconda创建一个新的虚拟环境，这样可以避免与其他Python包的依赖冲突。使用命令`conda create --name tf_gpu python=3.x`创建环境，其中`3.x`是你希望使用的Python版本。激活新环境后，使用`pip install tensorflow-gpu`命令进行安装。安装完成后，可以通过运行Python代码来测试TensorFlow是否能够正确识别到GPU设备：`import tensorflow as tf; print(tf.test.gpu_device_name())`。如果安装配置正确，将输出GPU设备名称。 参考资源链接：[Windows 10上Anaconda配成功tensorflow-gpu+keras：CUDA与cudnn安装指南](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/18t9ua6wj0?spm=1055.2569.3001.10343)
评论 6
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
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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