官方给出的版本对应在相应的下面的链接可看 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows tensorflow的每个版本如果和python版本不对应...只是你的环境和他的环境不一样罢了，所以才出来各种奇奇怪怪的问题，所以，如果遇到各种问题各异尝试换个环境试一下，另外，python的3.6.x，x的值不同甚至都可能会有问题，所以，如果在下载的一些代码给出了配置的版本...，最好按照相应的版本进行安装。
看了那么多Tensorflow（GPU）安装教程，一个字，迷糊！ 来一期简版教学吧： 1、想用GPU，就得确定你的电脑支不支持CUDA： 这里各位可以直接百度你GPU的型号，不展开了。...2、打开英伟达官网，选择对应版本： https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?...hl=zh_cn （包括python版本、编译器、MSVC、cuDNN、CUDA） ?...2.4 CUDA CUDA-下载CUDA10.1，如果你电脑CUDA版本不匹配，可以先卸载CUDA或者英伟达软件，继而安装需要的版本。...https://tensorflow.google.cn/install/pip?hl=zh_cn ? （下载器下载就得了）接着安装CUDA。
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”...为了解决大家这个问题，我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN对应的版本做了个整理，希望能够对大家有帮助。...要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用...下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。
一般情况下，我只需要安装最新版本的显卡驱动，然后根据自己的选择选择不同CUDA工具包就可以了，但是由于使用离线的CUDA总是会捆绑CUDA和驱动程序，所以在使用多个CUDA的时候就不要选择离线安装的CUDA...总结：CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。...在CUDA分析工具接口（CUPTI）能够分析和跟踪靶向CUDA应用程序的工具的创建。...一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为： https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems...https://www.tensorflow.org/install/source_windows 版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.0.0
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt...即可查询 同理，cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 ?
大家好，我是Peter~ 本文记录下深度学习中Pytorch和cuda对应版本关系。...官方地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看CUDA版本 使用nvidia-smi命令显示的cuda版本信息 nvidia-smi...需要注意的是：注意低版本的Pytorch是否向上支持更高版本的CUDA。...高版本的Pytorch一般能兼容低版本CUDA Pytorch -V 1.0.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1...cuda100 -c pytorch # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch #
二、下载对应版本的cuda, cudnn （cuda以及cudnn版本以及对应版本补丁） 百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ...这样就算是完成了cuda和cudnn 四、检验CUDA，CUDNN是否安装成功 win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下： ?...在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了 五、安装TensorFlow-GPU版本 好了，安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了 我的是在anconda3...+ python3.6.2 + tensorflow-gpu 1.13.1版本 # 创建一个名为tensorflow-py36的环境，指定Python版本是3.6） conda create --name...，找不到TensorFlow中的方法。。。。。。。。。。。。 此时可能的错误就是你的项目名称和TensorFlow相同了~~~~（此处是有可能！！！） ?
1、查看cuda版本 原来的老办法是这样的， cat /usr/local/cuda/version.txt 在我的jetson TX2上的和PC上是一样的， ~$ cat /usr/local/...cuda/version.txt CUDA Version 10.2.300 2、查看cudnn版本 在PC上还是原来的老办法， cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h...| grep CUDNN_MAJOR -A 2 在我的Jetson TX2上不同，发现在cudnn.h中找不到版本信息，而是在一个叫cudnn_version.h的文件夹里，是这样的， ~$ whereis...2 #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) 所以这里Jetson TX2上的cuda10.2
linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。...查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep
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对应关系如下表所示（图片有点旧了，python版本是2.7和3.3-3.8）： 对于版本号大于...1.13的tensorflow-gpu的1.x版本，如1.14、1.15，建议安装CUDA10.0，不要安装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，...://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10 目前为止（2019年11月2日），最新的cuDNN版本号是7.6.3，7.5和7.6
本文主题导读： ① TensorFlow2.x GPU版windows安装步骤 ② GPU对应CUDA版本的选择方式 目前Python最新release版本为3.9.0，配合TensorFlow2...版本使用目前常见的以Python3.6和3.7，大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可 Windows平台下载地址：https://www.python.org/downloads/windows.../ 下载后可以直接安装，安装完成后我们准备TensorFlow2.x的GPU版本安装，分两步完成，TensorFlow最新版为2.3(这里安装2.2)： ① 打开cmd窗口，输入pip.../simple/ --trusted-hostpypi.tuna.tsinghua.edu.cn 上述两个步骤安装完成后并不能直接使用TensorFlow的GPU版本，运行代码会提示没有cudnn...那么，TensorFlow和CUDA的版本如何选择呢，可以看下TensorFlow官网的文档介绍，上面有版本对应(Python, TF, CUDA, CUDNN)具体链接地址： https://www.tensorflow.org
这个错误出现时，首先检查自己安装的tensorflow版本是否是Gpu版本的，如果是使用的Anaconda或者miniConda的话，可以使用 conda list查看安装了哪些包 image.png...找到tensorflow看看是不是后面加了个GPU
# mbuckler/tf-faster-rcnn-deps # # Dockerfile to hold dependencies for the Tensorflow implmentation #...of Faster RCNN FROM mbuckler/tensorflow:cuda-7.5 WORKDIR /root # Get required packages RUN apt-get update...clone https://github.com/pdollar/coco.git WORKDIR /root/coco/PythonAPI RUN make WORKDIR /root # Add CUDA...to the path ENV LD_LIBRARY_PATH $LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 ENV CUDA_HOME /usr/local/cuda
https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c cuda 版本 cat /usr.../local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 测试 系统 cuda...和 cudnn 有效性 test_cuda.py import torch print(2.0) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...() else "cpu") # Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device: print(device...) x = torch.Tensor([2.1]) xx = x.cuda() print(xx) # CUDNN TEST from torch.backends import cudnn print
nvcc -V
（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。 我安装cuda8.0时，是禁用原有驱动，使用cuda所带驱动。（应该是cuda之后的版本都可以了？） 2).deb形式安装cuda。...然后去官网下载需要的cuda安装就可以了 基础平台：64-bit，Ubuntu14.04 一、安装前的环境准备和检查 1、安装Ubuntu系统14.04 新安装完的14.04系统会提示很多更新项。...GPU版本是否在CUDA的支持列表中英伟达显卡计算力官网查询地址（非常重要！！！...涉及到用哪个版本。（保留疑问，文末链接1是，卸载cuda自带的驱动。2018.8.31，先装cuda，按照此步骤，重新安装驱动。） 2....二、安装Cuda 1.下载nvidia cuda的仓库安装包nvidia-cuda，找到自己电脑对应系统对应版本。
，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1....如果一个模型在1.2版本之前以不同的名称导出，并且现在使用tensorflow / serving，它将接受使用'inputs'和'outputs'的请求。...•现在，TensorFlow的Android版本已经被推到了jcenter，以便更方便地集成到应用中。...在0.2版本中，我们已经能够为torch.XXX函数和最流行的nn层计算更高阶的梯度。其余的将出现在下一个版本中。...•检查编译时的CuDNN版本是否在运行时是相同的版本。 •改进CUDA分叉子进程中的错误消息。 •在CPU上更快的转置拷贝。 •改进InstanceNorm中的错误消息。
由于tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下: python import tensorflow as tf tf...__version__ 查询tensorflow安装路径为: tf.
通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0...-c pytorch CUDA 8.x conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch CUDA 10.0 conda install
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