TensorFlow版本与CUDA、cuDNN、python、GCC版本对应关系

最新推荐文章于 2022-11-14 13:30:14 发布
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本文详细记录了不同版本的TensorFlow与CUDA、cuDNN、python、GCC的兼容性对应关系，为使用Linux、macOS及Windows系统的开发者提供GPU版本及CPU版本的TensorFlow安装指导。

这里记录下不同TensorFlow版本与CUDA、cuDNN、python、GCC版本对应关系。

Which TensorFlow and CUDA version combinations are compatible?

  • Linux-GPU：
    在这里插入图片描述- Linux （CPU版本）
    在这里插入图片描述- macOS GPU
    在这里插入图片描述

  • macOS （CPU）
    在这里插入图片描述

  • Windows
    在这里插入图片描述

参考

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Anaconda Python 版本对应关系表（附所有版本下载）
清平乐的技术专栏
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一、对应版本 首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python3和python2都发布一个包，版本号是一样的。 表格中，python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。 举个例子，假设你想安装python2.7.14，在表格中找到它，它下方的三个anaconda包（anaconda2-5.0.1、5.1.0、5.2.0）都包含python2.7....
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系
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08-01 2081
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...
tensorflow_gpu与python、cuda、cudnn、gcc对应版本--官方最新
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1，点击进入官方网址查看最新 2，截至本文发表之前： Done！！！
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05-23 1886
在import tensorflow 出现如下错误 ImportError: /lib64/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.8' not found (required by /root/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow_internal.so...
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01-19 1241
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03-04 1万+
一般cuda版本是依赖驱动版本的，相当于驱动给你提供平台，cuda相当于软件，确定了平台版本，软件版本可随自己设置确定。 cuda版本与mxnet版本是一一对应的，不可改变 cuda与driver对应版本参考链接： ...
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伊特
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本文更新时间：2019年6月12日 Windows：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.13.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmak...
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对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu版本，如1.14、1.15和2.0，要安装CUDA10.0，不要安装最新的CUDA10.1，安装后会提示缺少很多库文件，而导致GPU版本的tensorflow无法使用
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06-03 360
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08-17
<think>首先，用户的问题是：“我想查找TensorFlow GPU版本与cuDNN和CUDA版本的兼容性信息 请问TensorFlow GPU版本兼容 cuDNN CUDA”。这看起来是询问TensorFlow GPU版本与cuDNN和CUDA版本之间的兼容性。 根据系统指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 参考站内引用，但用户提供的引用是示例，我需要基于这些引用回答。 用户提供的引用： - 引用[1]: 提到Windows安装GPU版本TensorFlow的步骤，包括确定TensorFlow版本、CUDA版本和cuDNN版本。 - 引用[2]: 指出从TF 2.11开始，Windows不支持CUDA构建，建议使用WSL2或tensorflow-cpu。 - 引用[3]: 提供了一个表格，显示TensorFlow版本与Python、编译器、构建工具、cuDNN、CUDA的对应关系。 引用[3]特别有表格，列出了： - tensorflow-2.6.0: cuDNN 8.1, CUDA 11.2 - tensorflow-2.5.0: cuDNN 8.1, CUDA 11.2 - tensorflow-2.4.0: cuDNN 8.0, CUDA 11.0 - tensorflow-2.3.0: cuDNN 7.6, CUDA 10.1 - tensorflow-2.2.0: cuDNN 7.6, CUDA 10.1 用户的问题是查询兼容性信息，所以我应该基于引用[3]提供信息。 回答结构： 1. **逐步解决问题**：先解释兼容性重要性，然后提供具体版本对应。 2. **使用中文**：整个回答用中文。 3. **引用标识**：在引用段落末尾添加引用标识，如[^1]。 4. **生成相关问题**：在回答结束后，添加“相关问题”部分。 内容大纲： - 开头：确认用户查询，并简要说明兼容性的重要性。 - 主体：提供TensorFlow GPU版本与cuDNN和CUDA的兼容性表格或列表。基于引用[3]，我可以整理表格。 - 注意点：提到引用[2]的信息，关于TF 2.11+在Windows上的限制。 - 结尾：建议用户如何查找最新信息，因为引用可能不是最新的。 - 相关问题：生成3-5个相关问题。 由于是文本，我无法显示真实表格，但可以用文字描述表格内容。例如： - TensorFlow 2.6.0 兼容 cuDNN 8.1 和 CUDA 11.2 - 等等。 添加引用： - 当提到引用[3]时，添加[^3]。 - 提到引用[2]时，添加[^2]。 生成相关问题： - 例如：1. 如何安装特定版本的TensorFlow GPU？2. 在Windows上安装TensorFlow GPU的注意事项？3. TensorFlow版本与Python版本的兼容性？ 确保LaTeX：用户问题中没有数学表达式，所以可能不需要。但如果有变量，如版本号，用行内格式，但版本号不是数学表达式，所以可能不需要。系统指令说“包括变量、不等式、方程等”，但版本号是文本，所以可能不需要LaTeX。安全起见，如果提到数学，用$...$，但这里可能没有。 最终回答结构： 1. 引言 2. 兼容性信息 3. 注意事项 4. 建议 5. 相关问题</think>### TensorFlow GPU版本与cuDNN和CUDA兼容性信息 TensorFlow GPU版本需要与特定版本的cuDNN和CUDA兼容，否则可能导致安装失败或运行时错误。兼容性取决于TensorFlow的发布版本，官方文档提供了详细的对应关系。以下是基于TensorFlow官方历史记录的兼容性总结（数据来自公开文档）[^3]： - **TensorFlow 2.6.0**: - CUDA 版本: 11.2 - cuDNN 版本: 8.1 - Python 版本: 3.6-3.9 - 编译器: GCC 7.3.1 - 构建工具: Bazel 3.7.2 - **TensorFlow 2.5.0**: - CUDA 版本: 11.2 - cuDNN 版本: 8.1 - Python 版本: 3.6-3.9 - 编译器: GCC 7.3.1 - 构建工具: Bazel 3.7.2 - **TensorFlow 2.4.0**: - CUDA 版本: 11.0 - cuDNN 版本: 8.0 - Python 版本: 3.6-3.8 - 编译器: GCC 7.3.1 - 构建工具: Bazel 3.1.0 - **TensorFlow 2.3.0**: - CUDA 版本: 10.1 - cuDNN 版本: 7.6 - Python 版本: 3.5-3.8 - 编译器: GCC 7.3.1 - 构建工具: Bazel 3.1.0 - **TensorFlow 2.2.0**: - CUDA 版本: 10.1 - cuDNN 版本: 7.6 - Python 版本: 3.5-3.8 - 编译器: GCC 7.3.1 - 构建工具: Bazel 2.0.0 ### 关键注意事项 1. **版本匹配原则**: 安装TensorFlow GPU时，必须严格匹配CUDA和cuDNN版本。例如，TensorFlow 2.6.0 仅支持CUDA 11.2和cuDNN 8.1，使用其他版本可能导致错误[^1]。 2. **Windows系统限制**: 从TensorFlow 2.11开始，原生Windows不再支持CUDA构建。如果您使用Windows，建议： - 对于TF 2.10或更早版本：直接安装GPU版本。 - 对于TF 2.11+：使用WSL2（Windows Subsystem for Linux）或切换到tensorflow-cpu配合TensorFlow-DirectML-Plugin[^2]。 3. **如何获取最新信息**: 兼容性表可能随时间更新。推荐访问[TensorFlow官方安装指南](https://www.tensorflow.org/install)或GitHub仓库查询最新版本对应关系。安装前，务必检查您的GPU驱动是否支持所需CUDA版本（如NVIDIA驱动≥450.80.02 for CUDA 11.0）。 ### 安装建议 - **步骤顺序**: 1. 确定要安装的TensorFlow版本（例如 `pip install tensorflow-gpu==2.6.0`）。 2. 根据上表下载匹配的CUDA和cuDNN（如CUDA Toolkit 11.2和cuDNN 8.1）。 3. 设置环境变量（如 `PATH` 包含CUDA的 `bin` 目录）。 - **验证安装**: 运行Python代码检查： ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 应输出GPU信息 ``` 如果您需要特定版本的详细指导，请提供更多细节，我会进一步协助！
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