Tensorflow-GPU安装所对应的cuda和cnDNN版本

最新推荐文章于 2025-09-25 21:53:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-25 21:53:56 发布 · 1.2k 阅读 · 3 ·
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。

最低0.47元/天 解锁文章
tensorflow2.0安装 CUDA和CUDNN并运行成功
Buevara的博客
09-06 1853
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
tensorflow-gpu 1.14.0 安装过程中会遇到的几种问题
zsz9899的博客
06-25 1354
1、cudnn64_7.dll 的缺失 遇到这个问题，很多博主推荐去cudnn官网去下载cuda相对应的cudnn压缩包，然后依次送到cuda目录下相对应的文件夹中。不过现在好像从官网下载下来的安装包无法打开（具体什么情况也不得了知）。 下载解压缩后，将其文件夹下cndnn64_7.dll cudnn.h cudnn.lib分别复制到下图相对应的文件中。 这里推荐一个百度云资源： https://pan.baidu.com/s/1mJHea9V2fpIaQMR-D9LhGQ#list/path=%2Fs
纯小白tensorflow2.10连接gpu记录，超简单方法解决
WXhappy_的博客
12-31 1588
tensorflow2.10.0安装后无法连接gpu，分享一下我解决这个问题的方法。直接使用conda命令安装指定标签的tensorflow，不用单独再去处理cudnn和cuda的安装，最后成功连接gpu。
AI学习总结一：Win11系统WSL 2中安装 TensorFlow-2.12.0、TensorFlow-2.18.0和Pytorch-2.8.0
最新发布
u011233683的博客
09-25 879
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，而小白博也将是从基础学习并将个人学习总结记录，以便日后方便查阅。以上就是总结内容之一，本文仅仅简单介绍了Win11 WSL中安装TensorFlow2.12.0、TensorFlow2.18.0、Pytorch 2.8.0的安装，后续将持续更新学习和使用体验总结。
tensorflow2.10.0+CUDA11.2+cuDNN8.1 for cuda11.2
littleyy666的博客
10-23 7087
图像处理环境配置，tensorflow\CUDA
TensorFlow GPU 2.10+CUDA+cuDNN全环境设置指南及安装教程（已避坑）
qq_43412643的博客
12-15 1万+
需要注意的是，这些库的版本需要相互匹配才能正常工作。如果您使用的是不兼容的版本，可能会导致程序无法正常运行或者出现其他问题。，下载对应版本，本机是cuda 11.2.0和cudnn 8.1.0.77，进入anaconda prompt，输入，查看所有环境。Windows终端输入，验证conda是否安装成功。注意，此时版本有些对应不上，需要按照以下版本安装，将numpy 1.26.2降至1.23.4。环境部分配置完成，需要安装。创建环境，名为myenv。删除名为myenv的环境。查看所有安装的依赖项。
安装tensorflow-gpu2.0.0 + CUDA10.0 + cudnn(7.4以上版本)
Mr.Zhang_9436的博客
02-04 1146
安装tensorflow-gpu2.0.0 + CUDA10.0 + cudnn(7.4以上版本) 在进行tensorflow学习的时候，对于神经网络等计算量很大的程序，用tensorflow-gpu运行是比较快的。 安装准备： 先检查一下你的显卡是不是NVIDIA显卡，目前仅支持NVIDIA显卡。 安装tensorflow前要先安装好anaconda3 更新一下显卡驱动 打开设备管理器 如上图所示，点击更新驱动程序，然后选择自动搜索即可 安装过程： 一、安装cuda10.0.
用pip配置tensorflow-gpu2.10（python3.10+cuda11.8）
m0_74284073的博客
02-21 9055
本来环境配置好了torch-gpu，结果今天发现模型需要tensorflow-gpu，因此在python3.10和cuda11.8的基础上，使用pip配置了对应版本的cudnn和tensorflow-gpu2.10。部署环境：RTX 3050 + win11。
关于在pycharm中搭建tensorflow-gpu环境的详细安装过程记录
eye123456789的博客
12-07 1万+
关于在pycharm中搭建tensorflow-gpu环境的详细安装过程记录 简单介绍一下搭建环境需要的辅助软件anconda、CUDA、cudnn anconda:就是一个开源库，里面有很多包，包含tensorflow-gpu(这就是为啥搭建tensorflow-gpu要安装它) CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 cuDNN（CUDADeepNeu..
Win10 + TensorFlow-gpu 1.7 + pip安装+PyCharm配置
一滴水，一缕光
04-22 5111
安装环境: 小米Pro, 处理器i5, 显卡NVIDIAGeForce® MX150在安装TensorFlow-gpu1.7版时首先需要安装CUDA® Toolkit 9.0，NVIDIA官网里有多个9.0版本的，我选择的是17年12月份的版本，其次是注意查看环境变量（2个）是否已配置。一般在安装它时，系统会自动配置环境变量的，建议按tensorflow 官网install指导里给的链接地址去下载...
windows10 64位 Tensorflow安装--CUDA 9.1+cuDNN7.1+python3.6.4+tensorflow-GPU1.7.0安装详解
Mr_HHH的博客
04-25 3159
一、前言vs2017安装请见博主文章：vs2017安装和使用教程（详细）Anaconda安装可见博主文章：Anaconda安装二、改动1.我在Anaconda文章里写的Tensorflow是针对于CUDA8.0来说的，因此安装的是py3.52.CUDA9.0是官方Tensorflow的最新版本，那么好不容易装好的CUDA9.1就泡汤了。但是，世上无难事，只怕有心人！3.接下来我为大家展示CUDA9...
cuda11.2.2+cudnn8.1.1+tensorflow2.10.0小白文
weixin_48445295的博客
04-01 2701
本文适合纯小白。一、总体概述文章的最后一个注意比较重要，因为找了很多文章基本都是独立的，一篇安装anaconda，一篇安装pycharm，一篇安装tensorflow，结果在各自的文章很可能就不会聊到这个问题，最后要去重新找解决这个问题的办法。
win10安装Tensorflow(2.10-)使用最新cuda(12+),cudnn(8.9+)
YouAreLion的博客
10-28 1336
【代码】win10安装Tensorflow(2.10-)使用最新cuda(12+),cudnn(8.9+)
[tensorflow]tensorflow与cuda对应关系表
热门推荐
FL1768317420的博客
12-06 2万+
资料来自官方：hl=en。
[环境配置][原创]pytorch torchvision tensorflow cuda python对应表
FL1623863129的博客
10-15 1万+
pytorch版本 torchvision版本 cuda版本 python版本 备注 0.4.0 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.1 [3.5,3.7] 0.4.1 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.2 ...
TensorFlow2、CUDA10、cuDNN7.6.5
あずにゃん梓喵的博客
08-05 1638
CUDA、tensorflow版本清单：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
Ubuntu18.04+RTX3060+TensorFlow2.12.0(GPU版)+Cuda11.1+CuDNN8.6.0安装
一只博客
05-28 2146
我在Ubuntu18.04上安装了pytorch的相关环境，配置如图。Ubuntu18.04+RTX3060显卡配置pytorch、cuda、cudnn和miniconda_Toblerone_Wind的博客-优快云博客之前已经安装成功了，也发了篇博客梳理了整套流程如下。
全网最新最全的基于Tensorflow和PyTorch深度学习环境安装教程: Tensorflow 2.10.1 加 CUDA 11.8 加 CUDNN8.8.1加PyTorch2.0.0
dogoogle的博客
04-09 7219
全网最新最全的基于Tensorflow和PyTorch深度学习环境安装教程: Tensorflow 2.10.1 加 CUDA 11.8 加 CUDNN8.8.1加PyTorch2.0.0
在Anaconda中安装新环境——以tensorflow2.0-gpu为例
Silver_777的博客
10-07 2619
有了chatGPT，终于不用再各种代码中淘合适的并且反复debug了，建议安装环境这种小case麻利地扔给chat。本博客包含：安装Anaconda、安装CUDA和cuDNN创建新的虚拟环境、安装tensorflow2.0.0-gpu、版本检测、基本使用以及库的安装、Jupyter安装及使用。设备以及操作系统：Window 10 + NVIDIA GeForce RTX 2060。
tensorflow-gpu必须按照对应cuda吗
03-09
<think>好的，用户想知道安装tensorflow-gpu时对CUDA版本的要求。首先，我需要回忆一下TensorFlow和CUDA之间的版本对应关系。根据之前看到的资料，不同版本的TensorFlow需要特定的CUDA版本支持。比如，用户提供的引用[2]提到安装前要确定tensorflow-gpu版本，然后根据它选择对应的CUDA和cuDNN版本。 接下来，我需要整理常见的TensorFlow版本及其对应的CUDA版本。例如，TensorFlow 2.10及之后可能要求CUDA 11.x，而更早的版本如2.3.0需要CUDA 10.1。还要注意，每个TensorFlow版本可能有具体的补丁要求，比如CUDA 11.2或11.8的不同。此外，cuDNN的版本也需要匹配，比如CUDA 11.x通常需要cuDNN 8.1以上。 用户可能需要知道如何查找官方文档中的对应关系。应该建议他们参考TensorFlow官网或可靠的资源，如引用[2]提到的持续更新的表格。同时，安装步骤中的注意事项也很重要，比如检查GPU驱动是否支持所需的CUDA版本，以及正确设置环境变量。 可能用户遇到的问题包括版本不匹配导致的安装失败或运行错误，因此需要强调严格按照对应关系安装。此外，用户可能不知道如何验证CUDA安装是否成功，可以建议使用命令如`nvcc --version`或`nvidia-smi`来检查。 最后，生成相关问题时，要考虑用户可能进一步想知道如何检查已安装的CUDA版本，或者安装后如何测试TensorFlow是否成功使用GPU。需要确保这些问题能帮助用户全面了解安装过程和排错方法。</think>安装TensorFlow-GPU时，CUDA版本需严格匹配具体TensorFlow版本。以下是关键要求和步骤： ### 一、版本对应关系 1. **TensorFlow 2.10及以上** 要求CUDA 11.2或更高版本，例如： - TensorFlow 2.10.x → CUDA 11.2 - TensorFlow 2.11.x → CUDA 11.8[^2] 2. **TensorFlow 2.4~2.9** 需匹配CUDA 11.x系列，如： - TensorFlow 2.9.0 → CUDA 11.2 - TensorFlow 2.5.0 → CUDA 11.2[^2] 3. **TensorFlow 2.3及以下** 使用CUDA 10.1，例如： - TensorFlow 2.3.0 → CUDA 10.1 + cuDNN 7.6[^1] ### 二、安装步骤 1. **确认TensorFlow-GPU版本** 通过命令`pip install tensorflow-gpu==x.x.x`指定版本，例如`tensorflow-gpu==2.3.0` 2. **查询官方对应表** 访问[TensorFlow官网](https://www.tensorflow.org/install/source#gpu)获取最新版本匹配要求 3. **安装CUDA Toolkit** - 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive - 示例：TensorFlow 2.10需安装CUDA 11.2 4. **安装cuDNN库** - 版本必须与CUDA匹配（如CUDA 11.2对应cuDNN 8.1） - 需注册NVIDIA开发者账号下载 ### 三、验证安装 ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) # 应返回True print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 显示GPU设备信息 ``` ### 四、常见问题 1. **驱动兼容性** NVIDIA驱动版本需支持目标CUDA版本（通过`nvidia-smi`查看驱动版本） 2. **环境变量配置** 需将CUDA路径（如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin`）加入系统PATH
评论
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