tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系

最新推荐文章于 2023-12-06 20:13:53 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuejisuo1948/article/details/81043962
版权
Tensorflow、Pytorch与Python、CUDA版本的对应关系（更新时间：2025年4月）
04-05 1733
20250405。
Tensorflow　CUDA及CUDNN版本对应关系表查询
光英的记忆博客
03-06 1万+
参考官网地址： https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#cpu https://tensorflow.google.cn/install/source#linux Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows ＭＡＣ Linux端：...
环境配置—Tensorflow Cuda Cudnn 版本对应关系
01-20
深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2. GPU四、下载网址 一、Linux Tested build configurations Linux 1. CPU 2. GPU 二、macOS 1. CPU 2. GPU 三、Windows 1. CPU 2. GPU 四、下载网址 CUDA 下载地址 点击打开链接 cudnn 下载地址 需要注册账号 https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow-cpu 下载地址 阿里镜像，下载速度快 http://mi
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
lien0906的专栏
05-19 1万+
概述，需要注意以下几个问题： （1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！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。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。 显卡驱动的安装： 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动，因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛，但是这个时候我们是没有CUDA可以用的
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系（重点）
Fighting Hua
07-04 1万+
  概述，需要注意以下几个问题： （1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！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。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。 显卡驱动的安装： 当我们使用一台电脑...
cuda与tensorflow版本对应关系
小屋
09-29 2083
具体参看tensorflow官网 linux windows
CUDA、tensorflow与cuDNN的版本匹配问题【转】
09-20 733
本文转载自：https://blog.youkuaiyun.com/MahoneSun/article/details/80809042 一、问题现象 CUDA、tensorflow与cuDNN有版本匹配的问题，经常出现安装了某一版本的CUDA后，tensorflow不支持相应版本的CUDA，或者tensorflow支持CUDA，但与cuDNN版本不匹配，找不到这个那个文件...
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
[tensorflow]tensorflow与cuda对应关系表
FL1768317420的博客
12-06 2万+
资料来自官方：hl=en。
安装tensorflow GPU版本--tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系（持续更新，目前到TF2.10.1）
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sunmingyang1987的博客
11-02 11万+
一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 （1）确定自己要安装哪个版本的tensorflow-gpu； （1）根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本； （2）根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。 二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关...
tensorflow cuda cudnn版本对应_显卡驱动，cuda，cudnn，深度学习库的关系
weixin_39588445的博客
12-10 507
这四者从底层（硬件）到上层（软件）的顺序是：驱动->cuda（->cudnn）->深度学习库。cudnn加括号是因为cudnn的版本和cuda版本是一一对应的，深度学习库的版本依赖往往是直接看cuda版本，而不需要关注cudnn。这其中最重要的问题是版本依赖。显卡驱动显卡驱动是告诉系统如何调用显卡这个硬件，驱动版本越新越好，都是向下兼容的。新的驱动仍然支持旧的cuda，但旧的驱动...
cudnn和cuda的关系_conda安装的cudatoolkit, cudnn与在主机上安装的cuda, cudnn有何关系？...
weixin_39616367的博客
12-22 952
----- 2020.5.15 更新 ----调用哪个 cuda 库要看生成 tensorflow / pytorch 库的时候，设置的链接库寻找目录，以 pytorch 为例，项目根目录下的 setup.py 中指定链接库的搜索目录，其中 cuda 的根目录 CUDA_HOME在 tool.setup_helpers.cuda 中有获取逻辑，大概过程是：先取默认 cuda 安装目录 /usr/l...
环境配置—Cuda和Cudnn版本对应关系
算法之美
04-16 4万+
环境配置—Cuda和Cudnn版本对应关系
cudnn和cuda的关系_Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
weixin_39960319的博客
12-22 99
参考官网地址：Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windowsCPUVersion Python version Compiler Build toolstensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC...
Tensorflow与CUDA、cudnn版本对应关系
08-10 1万+
不同版本的Tensorflow需对应不同的CUDA和cudnn版本，否者容易安装失败。可按下图所示，根据想要安装的Tensorflow版本，选择对应版本的CUDA和cudnn。
tensorflow版本与CUDA的版本对应关系&&查看cuda，cudnn版本
swrdzwj的博客
06-08 8003
对应关系：https://tensorflow.google.cn/install/source 1、查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2、查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cuda和tensorflow的版本对应关系
捌椒的博客
09-12 824
cuda和tensorflow的版本有对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux
TensorFlow与显卡驱动与CUDA与CUDNN版本对应关系
一点痕迹
01-14 900
https://codeantenna.com/a/2c7EYoJQdT
tensorflow cuda cudnn版本对应关系
菜的像个世界冠军
08-10 953
参考： https://blog.youkuaiyun.com/yuejisuo1948/article/details/81043962
3.10python对应的tensorflow cuda cuDnn版本 电脑是rtx4060
最新发布
03-19
<think>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，需要确定支持它的CUDA版本。根据引用[3]，4090 GPU的驱动版本是515.57，发布于2022年6月，推测40系列可能需要CUDA 11.8或更高版本，因为CUDA 11.8发布于2022年，而RTX 40系列显卡可能需要较新的驱动支持。不过我需要确认RTX 4060的具体CUDA兼容性。 接下来是TensorFlow的版本。用户需要与Python 3.10兼容的TensorFlow。根据TensorFlow官方文档，TensorFlow 2.10及更高版本支持Python 3.10。但要注意，TensorFlow 2.10之后可能不再提供GPU支持，或者需要从源码编译，所以可能需要使用较新的版本，如2.13或更高。不过需要确认版本是否支持Python 3.10。 然后CUDA和cuDNN的版本必须与TensorFlow版本对应。例如，TensorFlow 2.10需要CUDA 11.2和cuDNN 8.1，但更高版本的TensorFlow可能要求更高的CUDA版本。例如，TensorFlow 2.13可能需要CUDA 12.0和cuDNN 8.9。但需要查阅官方文档确认。 另外，用户提到引用[1]中的问题，TensorFlow 2.5不再有tensorflow.contrib模块，所以用户应使用较新的TensorFlow版本，但需确保兼容性。引用[2]提到CUDA 10.0适用于tensorflow-gpu-1.14，但显然用户需要更高版本。 关于RTX 4060，查阅NVIDIA官网可知，RTX 40系列需要至少CUDA 11.8，但推荐使用CUDA 12.x以获得更好的兼容性和性能。CUDA 12.2支持最新的显卡架构，因此可能更适合RTX 4060。 总结步骤： 1. 确认TensorFlow版本支持Python 3.10。 2. 根据TensorFlow版本确定对应的CUDA和cuDNN版本。 3. 确保CUDA版本兼容RTX 4060显卡。 4. 安装正确的NVIDIA驱动。 可能需要检查TensorFlow官网的版本兼容表。例如，TensorFlow 2.15支持Python 3.10，并且需要CUDA 12.0和cuDNN 8.9。而CUDA 12.0兼容RTX 40系列显卡。因此，推荐使用TensorFlow 2.15+、CUDA 12.0+和cuDNN 8.9+。同时，安装NVIDIA驱动版本>=530.30.02以支持CUDA 12.0和RTX 4060。 需要验证各组件版本是否匹配，并参考用户提供的引用中的信息，例如引用[4]关于conda环境配置，可以建议用户使用conda安装，因为它可以自动处理CUDA和cuDNN的依赖。</think>### Python 3.10兼容的TensorFlow、CUDA和cuDNN版本配置指南（适用于RTX 4060） #### 1. **组件版本匹配关系** - **TensorFlow**: 推荐 **TensorFlow 2.13+** 或 **TensorFlow 2.15**（官方明确支持Python 3.10）[^1]。 - **CUDA**: 需使用 **CUDA 12.0+**（RTX 40系列显卡需CUDA 12.x支持）[^3]。 - **cuDNN**: 对应CUDA 12.0的 **cuDNN 8.9+**。 - **NVIDIA驱动**: 需 **≥530.30.02**（支持CUDA 12.0和RTX 40系列）。 #### 2. **安装步骤** **(1) 安装NVIDIA驱动** - 从[NVIDIA官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)下载驱动（建议选择 **535.xx** 或更高版本）[^3]。 **(2) 配置CUDA和cuDNN** - **CUDA 12.2** 安装： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run ``` - **cuDNN 8.9.4**（需注册NVIDIA账号后下载）： ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda12-archive.tar.xz sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ``` **(3) 安装TensorFlow** - 使用pip直接安装（自动匹配GPU版本）： ```bash pip install tensorflow==2.15 # 或 tensorflow>=2.13 ``` - 验证安装： ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 应显示RTX 4060信息 ``` **(4) Conda环境配置（可选）** - 使用conda管理依赖（自动解决CUDA兼容性问题）[^4]： ```bash conda create -n tf2.15 python=3.10 conda activate tf2.15 conda install -c conda-forge cudatoolkit=12.2.0 cudnn=8.9.4 pip install tensorflow==2.15 ``` #### 3. **常见问题解决** - **`ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'`**: 检查Python版本是否为3.10，或尝试升级pip后重装[^5]。 - **CUDA版本不匹配**: 通过 `nvidia-smi` 查看驱动支持的CUDA版本，确保与TensorFlow要求一致[^2][^3]。 ---
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