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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分类专栏： 深度学习 常见问题
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zengNLP/article/details/97664195
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

https://www.tensorflow.org/install/source#linux

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
Lightweight User Interface Toolkit
08-01 2068
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tensorflow_gpu与python、cuda、cudnn、gcc对应版本--官方最新
weixin_43220532的博客
05-07 1938
1，点击进入官方网址查看最新 2，截至本文发表之前： Done！！！
tensorflow导入错误与gcc版本升级
Science Evan Blog
05-23 1876
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...
tensorflow 缺库升级gcc解决【升级gcc 5.3.0|`GLIBC_2.14'】
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01-19 1236
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cuda、Nvidia driver、GCC版本对应关系
Less is More
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： ...
记录TensorFlow与Python, CUDA, cuDNN的版本对应关系
伊特
06-11 5616
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...
Tensorflow-gpu、python、cuda10.0、cudnn版本对应关系及安装配置
weixin_43390800的博客
04-30 3424
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
tensorflow各版本支持的CUDA和CUDNN版本
Samuel'C blog
07-13 8595
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这篇博客比较清晰多个版本gcc及转换 改变anaconda的gcc版本 关于库的编译出错issue: 1
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1、Tensorflow版本与CUDA, CUDNN 对应关系 链接：https://www.tensorflow.org/install/source#linux 2、显卡驱动与CUDA版本对应 链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 3、CUDA版本与Ubuntu 版本，以及GCC版...
ubuntu tensorflow2.6.2 cuda11.2 cudnn
最新发布
03-28
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Ubuntu上安装TensorFlow 2.6.2并配置CUDA 11.2和cuDNN的问题。首先，我得回忆一下相关的安装步骤和注意事项。根据用户提供的引用内容，TensorFlow 2.6.x通常对应CUDA 11.2和cuDNN 8.1，但用户提到引用2中有人成功在CUDA 11.4上使用TF 2.6.0，不过用户可能还是需要按照官方推荐版本来安装，所以建议用户先确认版本兼容性。 首先，我需要指导用户检查系统环境，确保Ubuntu版本兼容CUDA 11.2。然后，安装NVIDIA驱动，这里可能需要推荐用户使用合适的驱动版本，比如470系列。接下来是安装CUDA 11.2，用户需要从NVIDIA的归档库下载，因为当前最新的CUDA可能已经超过了11.2。安装CUDA时，用户需要运行runfile，并且注意在安装过程中不选择安装驱动，避免冲突。 然后安装cuDNN，这里需要用户注册NVIDIA开发者账号，下载对应版本（8.1.0 for CUDA 11.2），并通过tar包解压到CUDA的安装目录。接下来配置环境变量，将CUDA和cuDNN的路径添加到.bashrc中，并更新库链接。然后安装TensorFlow 2.6.2，用户可能需要使用pip指定版本，并且根据引用3的提示，安装tensorflow-gpu==2.6.0，但用户要的是2.6.2，需要确认是否存在这个版本。可能用户需要检查PyPI上的可用版本，如果存在，直接安装；如果不存在，可能需要调整版本号或寻找其他源。 安装完成后，验证部分需要检查GPU是否被TensorFlow识别，运行一个简单的脚本来确认。同时，用户需要注意版本冲突的问题，比如如果CUDA版本过高，可能需要通过符号链接来兼容，但可能会遇到问题，这时候可能需要降级CUDA或者寻找其他解决方案。此外，还要提醒用户注意依赖项的安装，比如确保gcc等编译工具链的版本兼容。 用户的问题中还提到引用4中有人适配TF2.6的CUDA和cuDNN，这可能涉及到具体的配置步骤，比如设置LD_LIBRARY_PATH等环境变量，或者处理动态链接库的问题。另外，需要提醒用户在安装过程中可能遇到的常见问题，比如驱动版本不匹配、路径错误、权限问题等，并提供相应的解决建议。 总结一下，步骤大致分为：检查系统环境、安装驱动、安装CUDA、安装cuDNN、配置环境变量、安装TensorFlow、验证安装。每个步骤中需要详细说明命令和注意事项，确保用户能够一步步操作。同时，要强调版本匹配的重要性，避免因版本不兼容导致的安装失败。</think>以下是在Ubuntu上安装TensorFlow 2.6.2并配置CUDA 11.2及cuDNN的步骤： --- ### 1. **检查系统环境** - **Ubuntu版本**：建议18.04/20.04 LTS（CUDA 11.2支持较好） - **NVIDIA驱动**：需安装≥470版本的驱动（推荐使用`nvidia-driver-470`） - **验证GPU兼容性**：通过`nvidia-smi`查看GPU信息是否正常输出[^1] --- ### 2. **安装NVIDIA驱动** ```bash # 添加官方驱动仓库 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update # 安装驱动（以470版本为例） sudo apt install nvidia-driver-470 sudo reboot ``` --- ### 3. **安装CUDA 11.2** 从NVIDIA官网下载CUDA 11.2的**runfile**（注意选择与TensorFlow 2.6.2兼容的版本）： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run ``` - **安装选项**：取消勾选`Driver`（避免覆盖已安装的驱动），仅保留`CUDA Toolkit`[^2] --- ### 4. **安装cuDNN 8.1.0** 1. 从NVIDIA开发者网站下载**cuDNN v8.1.0 for CUDA 11.2**（需注册账号） 2. 解压并复制文件到CUDA目录： ```bash tar -xzvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.2/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.2/lib64/ ``` --- ### 5. **配置环境变量** 在`~/.bashrc`末尾添加： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 生效配置：`source ~/.bashrc` --- ### 6. **安装TensorFlow 2.6.2** ```bash # 创建虚拟环境（可选） python3 -m venv tf_env source tf_env/bin/activate # 安装TensorFlow pip install tensorflow-gpu==2.6.2 ``` 若提示版本不存在，可尝试`pip install tensorflow-gpu==2.6.0`（官方支持的稳定版本）[^3] --- ### 7. **验证安装** ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出2.6.2 print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 检查GPU是否识别 ``` --- ### **注意事项** - **版本冲突**：若CUDA版本≥11.4，需通过符号链接兼容：`ln -s /usr/local/cuda-11.4 /usr/local/cuda-11.2`（存在稳定性风险） - **依赖项**：确保安装`gcc=9`、`libcudnn8`等必要库 ---
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