win10 64位 python版本3.7 tensorflow-gpu2.2 CUDA版本10.1 cuDNN版本7.6.5

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分类专栏： 深度学习机器学习 文章标签： tensorflow python 深度学习
于 2020-07-23 13:20:29 首次发布
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1 显卡驱动。
显卡驱动的版本是向下兼容的，所以选择最高的就行。

在这里插入图片描述

2 装CUDA
CUDA应该满足第一节里的显卡驱动的版本。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
在这里插入图片描述
cmd中命令nvcc -V可以查看CUDA是不是装好了的。
版本错了不慌，一个一个卸载能卸载的，其余的拉倒不管，去C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA中删文件。
在这里插入图片描述

3 装cuDNN

cuDNN应该满足第2节里的CUDA的版本。

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记录安装CUDA10.1+cudnn7.6.5+TensorFlow GPU2.1.0版本（Win10系统）
callyoumine的博客
09-29 777
首先说明一下：我之前已经装好了Anaconda3(pyhon3.7) 我要装的是TensorFlow GPU 2.1.0版本，安装之前一定要看好版本对应，以下是我借鉴的一篇博客的关于版本对应的情况：keras和tensorflow、python的版本对应 此外，对应的是：CUDA10.1 ， cuDNN7.6.5 再次声明：以上版本一定要对应，不能更改！ 第一步：创建一个新的python3.6的TensorFlow环境 由于我要装的是TensorFlow GPU 2.1.0版本的，所以要将anaconda的
CUDA10.1+cudnn7.6.5+tensorflow-gpu-2.1.0安装过程
Cool_Uncle的博客
07-05 4728
这里写自定义目录标题安装anaconda配置pip和conda国内镜像源创建虚拟环境安装CUDA和cuDNN检查当前显卡驱动版本安装CUDA和cuDNN安装cudnn安装tensorflow-gpu-2.1.0安装VS依赖测试代码 安装anaconda 安装python3.7版本的anaconda 配置pip和conda国内镜像源 将pip.ini文件放到C:\Users\user\pip下 #pip [global] index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/
Tensorflow与python3.7适配版本
11-01
tensorflow与python3.7匹配的最新库，更新了python3.7以后可以自行下载，或者去国外python的扩展包下载界面自行下载。
环境配置python3.7+tensorflow-gpu1.15+CUDA10+cudnn7.6
朱小丰的博客
05-26 2717
1tensorflow-gpu各对应版本 https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/113477352 我们使用的tensorflow是GPU版本的 对应是1.15版本 如图 踩坑后得知配置环境需要 python3.7 CUDA10 cudnn7.6 Tensorflow-gpu-1.15 2安装CUDA10 https://blog.csdn.net/m0_37872216/article/details/10.
基于python3.7的tensorflow，tensorflow-gpu, keras安装
weixin_42387351的博客
07-29 1737
安装tensorflow以及gpu之前，确保环境中安装cuda包和cuDNN包，这两个的前提是需要在笔记本上安装Cuda，具体见链接。1、在Anaconda3 中安装一个tensorflow环境。9、根据对应keras版本，安装keras，命令如下。7、然后按照tensorflow-gpu，命令如下。打开Anaconda Prompt，输入以下命令。3、激活tensorflow环境，命令为。10、验证keras安装成功与否。2、查看已经安装的环境，命令为。8、测试安装成功与否。
Tensorflow工业部署
小风的博客
10-21 515
Tensorflow工业部署 语言：C 系统：Windows 10 IDE：VS2017 步骤 安装N卡对应Tensorflow的Cuda、cuDNN版本 a. Cuda版本查看命令：nvcc --version（我的版本：10.1） b. 打开 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h（我的版本：8） 如下所示，cuDNN 版本为 7.2.1 : 下载TensorFlow C 库（GPU
python3.7，显卡CUDA版本11.1，安装pytorch-CUDA
weixin_50937681的博客
11-13 3657
Pytroch老版本安装，pytorch官网上对老版本安装命令的大多都以不支持，为了让我的老显卡发挥余热，我尝试了许多老版本的命令，经过多次失败，找到支持老版CUDA的pytorch的安装命令
Win10 & Tensorflow-GPU1.13.1 & CUDA10.0 & cuDNN v7.6 安装
sun_tao1的博客
03-02 580
环境说明 硬件： GTX 1070 系统：Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 软件： Python 3.7 说明：目前最新的CUDA版本是10.1 亲测不支持TensorFlow-gpu 所以安装CUDA10.0 安装CUDA和cuDNN 2.1. CUDA 10.0 下载地址：https...
tensorflow-gpu版本与cuda版本对应表、CUDA及驱动安装、Tensorflow2.0-gpu、pytorch-gpu安装、GitHub上传代码、anaconda创建新环境
weixin_45371989的博客
04-24 6374
CUDA及驱动下载地址，运算力查询，TF20下载，PyTorch下载，以及清华镜像源、豆瓣镜像源地址记录等，由于偶尔需要，因此记录之，以备不时之需。
tensorflow_gpu-1.15.4-cp36-cp36m-manylinux2010_x86_64.whl
11-06
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
最新tensorflow-2.2.0源码编译的动态链接库和头文件，cuda10.1加cudnn7.6，bazel-2.0.0
05-22
本资源打包时出错，请移步 https://download.csdn.net/download/djstavaV/12524775，抱歉。
win10-python3.7-CUDA10.0
weixin_43898442的博客
08-13 1531
一、配置环境 win10 python3.7 CUDA10.0 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38 1、下载Annoconda,基本的工具包都具备了，python3.7 2、需要在NVIDA中的控制面板中–>左下脚系统信息–>组件–>找到适合CUDA的最高版本； 本机的CUDA10.0 通过nvcc -V 用来查看是否安装成功； 3.下载对应的cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip 这个需要到NVIDA的官
pytorch安装（python3.7 cuda9.2）
xq_nbu的博客
08-02 7712
先打开Anaconda Prompt 新建一个环境，可以取名为pytorch： conda create --name pytorch python=3.7 anaconda python版本根据你自己的python版本所设 我首先考虑用的anaconda安装（建议先改源，如清华镜像源），按讲应该去https://pytorch.org/下找到对应的安装指令 我cuda9.2，要我去github上找指令？WTF? 网上找的conda安装的指令貌似不行。 只好用pip安装了 ...
python3.7安装、Anaconda安装、更新驱动CUDA11.7、安装GPU版本的pytorch
Ling_Ze的博客
09-19 8220
python3.7安装、Anaconda安装、更新驱动CUDA11.7、安装GPU版本的pythorch
win10+python3.7.3+Anaconda3+CUDA10.0+cuDNN7.5+tensorflow_gpu1.13.1/////torch1.2.0+cu92
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03-22 495
要保证每个软件对其他软件版本要求，来配置开发环境的版本。（最重要的是：记住，并不是最新版本的软件版本就是最好最兼容。期间偶几次想卸载python3.7降到python3.5所有软件从头再来。。。最后还是被我一不小心还是被我配出来了，心路历程何其艰辛。比如坑一：使用tensorflow_gpu版本然后就要安装cuda和cuDNN。而这个两个文件的版本是要根据python的版本来组合安装的。
python3.7+tensorflow+cuda10.0版本一系列问题
Oudasheng的博客
01-12 1837
遇到的问题 1.安装cuda10.0，注意安装10.0好了，注意看自己的python和tensorflow的版本，不然会把你折腾死，我推荐不要安装cuda10.1，因为它用tensorflow会报错DDL找不到文件。 安装步骤 具体查看自己NVIDIA的版本——下载cuda网址(版本10.0)：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive...
python 3.7安装并配置 pytorch（torch 1.8.2 + cuda 11.1 + torchaudio 0.8.2 + torchvision 0.9.2）
最新发布
code_of_yang的博客
11-09 2万+
本片文章主要介绍在Windows下 python 3.7 配置 pytorch，帮助需要的朋友避坑。安装 pytorch 需要多个版本适配，本文提供一种使用于python 3.7 和 cuda 的安装方法，同时给出一些处理问题的建议，运气不好装 torch真的很需要耐心~~~~
【无标题】cuda11.7+python3.7+pytorch GPU
qq_43206709的博客
08-30 7115
pytorch cuda安装
tensorflow2.2 配置cuda10.2 win10
moshimo_l的博客
06-24 3317
目前tensorflow的gpu版本推荐的cuda都是10.1的，在windows10上装了cuda10.2，tf还是报错，linux平台下网上提供的解决方案是建立软链接，在windows下需要把cuda安装目录下的cudart64_102.dll复制一份重命名为cudart64_101.dll，具体目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin\cudart64_101.dll，这个根据个人电脑安装可能有不同 ...
tensorflow-gpu版本有哪些
05-14
目前，tensorflow-gpu版本主要包括以下几个版本： - tensorflow-gpu 1.x：支持CUDA 8.0/9.0/9.1/10.0和cuDNN 6/7/7.1/7.2/7.3/7.4/7.5，适用于Python 2.7和3.5/3.6/3.7。 - tensorflow-gpu 2.0：支持CUDA 10.0和cuDNN 7.4.1，适用于Python 3.6/3.7/3.8。 - tensorflow-gpu 2.1：支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6，适用于Python 3.6/3.7/3.8。 - tensorflow-gpu 2.2：支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，适用于Python 3.6/3.7/3.8。 - tensorflow-gpu 2.3：支持CUDA 10.1/10.2和cuDNN 7.6.5/8.0，适用于Python 3.6/3.7/3.8。 - tensorflow-gpu 2.4：支持CUDA 11.0/11.1和cuDNN 8.0/8.1，适用于Python 3.6/3.7/3.8。 需要注意的是，不同版本的tensorflow-gpu可能需要不同的CUDA和cuDNN版本，需要根据自己的环境和需求选择合适的版本。
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