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环境配置—Tensorflow Cuda Cudnn 版本对应关系
2021-01-20 02:37:32深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2....一、Linux Tested build configurations Linux ...CUDA 下载地址 ...tensorflow-cpu 下载地址 阿里镜像，下载速度快 http://mi -
详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
2021-01-21 15:29:56参考官网地址： ...tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 -
TensorFlow和CUDA对应关系（最新以及官方更新地址）
2022-04-06 19:29:24TensorFlow和CUDA对应关系(最新）展开全文CPU版安装：
pip install tensorflow=2.4.0
GPU版安装：
pip install tensorflow-gpu=2.4.0
更新网址：在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
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tensorflow cuda cudnn版本对应
2022-05-05 10:37:52参考https://tensorflow.google.cn/install/source Linux CPU GPU macOs CPU GPU Windows CPU GPU展开全文
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[tensorflow]各个tensorflow版本和CUDA版本对应，以及各个GPU版本CUDA和cuDNN对应
2021-06-01 23:57:25各个tensorflow版本和CUDA版本对应，以及各个GPU版本CUDA和cuDNN对应展开全文目录
各个CPU版本tensorflow对应的环境要求
Version Python version Compiler Build tools tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 MSVC 2019 Bazel 3.7.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 tensorflow-2.3.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 tensorflow-2.2.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 2.0.0 tensorflow-2.1.0 3.5-3.7 MSVC 2019 Bazel 0.27.1-0.29.1 tensorflow-2.0.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1 tensorflow-1.15.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1 tensorflow-1.14.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.24.1-0.25.2 tensorflow-1.13.0 3.5-3.7 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.19.0-0.21.0 tensorflow-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 tensorflow-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 各个GPU版本tensorflow对应的CUDA版本
Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.5.0 3.6-3.9 MSVC 2019 Bazel 3.7.2 8.1 11.2 tensorflow_gpu-2.4.0 3.6-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 8.0 11.0 tensorflow_gpu-2.3.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 7.6 10.1 tensorflow_gpu-2.2.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 2.0.0 7.6 10.1 tensorflow_gpu-2.1.0 3.5-3.7 MSVC 2019 Bazel 0.27.1-0.29.1 7.6 10.1 tensorflow_gpu-2.0.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1 7.4 10 tensorflow_gpu-1.15.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.26.1 7.4 10 tensorflow_gpu-1.14.0 3.5-3.7 MSVC 2017 Bazel 0.24.1-0.25.2 7.4 10 tensorflow_gpu-1.13.0 3.5-3.7 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.19.0-0.21.0 7.4 10 tensorflow_gpu-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7.2 9.0 tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9 tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9 tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9 tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9 tensorflow_gpu-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9 tensorflow_gpu-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9 tensorflow_gpu-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8 tensorflow_gpu-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8 tensorflow_gpu-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8 各个版本的CUDA和英伟达显卡驱动对应表
CUDA Toolkit Linux x86_64 Driver Version Windows x86_64 Driver Version CUDA 11.2.1 Update 1 >=460.32.03 >=461.09 CUDA 11.2.0 GA >=460.27.03 >=460.82 CUDA 11.1.1 Update 1 >=455.32 >=456.81 CUDA 11.1 GA >=455.23 >=456.38 CUDA 11.0.3 Update 1 >= 450.51.06 >= 451.82 CUDA 11.0.2 GA >= 450.51.05 >= 451.48 CUDA 11.0.1 RC >= 450.36.06 >= 451.22 CUDA 10.2.89 >= 440.33 >= 441.22 CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates) >= 418.39 >= 418.96 CUDA 10.0.130 >= 410.48 >= 411.31 CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) >= 396.37 >= 398.26 CUDA 9.2 (9.2.88) >= 396.26 >= 397.44 CUDA 9.1 (9.1.85) >= 390.46 >= 391.29 CUDA 9.0 (9.0.76) >= 384.81 >= 385.54 CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) >= 375.26 >= 376.51 CUDA 8.0 (8.0.44) >= 367.48 >= 369.30 CUDA 7.5 (7.5.16) >= 352.31 >= 353.66 CUDA 7.0 (7.0.28) >= 346.46 >= 347.62 从CUDA11开始，对工具包中的各个组件进行了独立的版本控制。 对于CUDA11.3，下表显示了以下版本：
Component Name Version Information Supported Architectures CUDA Runtime (cudart) 11.3.109 x86_64, POWER, Arm64 cuobjdump 11.3.58 x86_64, POWER, Arm64 CUPTI 11.3.111 x86_64, POWER, Arm64 CUDA cuxxfilt (demangler) 11.3.58 x86_64, POWER, Arm64 CUDA Demo Suite 11.3.58 x86_64 CUDA GDB 11.3.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA Memcheck 11.3.109 x86_64, POWER CUDA NVCC 11.3.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA nvdisasm 11.3.58 x86_64, POWER, Arm64 CUDA NVML Headers 11.3.58 x86_64, POWER, Arm64 CUDA nvprof 11.3.111 x86_64, POWER, Arm64 CUDA nvprune 11.3.58 x86_64, POWER, Arm64 CUDA NVRTC 11.3.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA NVTX 11.3.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA NVVP 11.3.111 x86_64, POWER CUDA Samples 11.3.58 x86_64, POWER, Arm64 CUDA Compute Sanitizer API 11.3.111 x86_64, POWER, Arm64 CUDA cuBLAS 11.5.1.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA cuFFT 10.4.2.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA cuRAND 10.2.4.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA cuSOLVER 11.1.2.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA cuSPARSE 11.6.0.109 x86_64, POWER, Arm64 CUDA NPP 11.3.3.95 x86_64, POWER, Arm64 CUDA nvJPEG 11.5.0.109 x86_64, POWER, Arm64 Nsight Compute 2021.1.1.5 x86_64, POWER, Arm64 (CLI only) Nsight Windows NVTX 1.21018621 x86_64, POWER, Arm64 Nsight Systems 2021.1.3.14 x86_64, POWER, Arm64 (CLI only) Nsight Visual Studio Edition (VSE) 2021.1.1.21111 x86_64 (Windows) NVIDIA Linux Driver 465.19.01 x86_64, POWER, Arm64 NVIDIA Windows Driver 465.89 x86_64 (Windows) 缺失cudnn64_7.dll文件
安装了cudnn8.0以上版本以后，有时会出现报错Could not load dynamic library ‘cudnn64_7.dll’; dlerror: cudnn64_7.dll not found。这是因为cudnn8.0以上缺失cudnn64_7.dll文件。
解决方法：把C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin文件夹下的‘cudnn64_8.dll’复制一份并命名为为‘cudnn64_7.dll。’查看本地CUDA版本
- 通过控制面板来查看。
参考如何查看windows的CUDA版本。按照该过程打开以后提示，显卡未连接。这时可以通过命令行实现查看。 - cmd中，输入nvcc -V（注意V是大写的）。
查看本地cudnn版本
windows中cuda的安装路径
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include下有cudnn_version.h文件。打开该文件：
本地cudnn版本为8.1。
- 通过控制面板来查看。
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TensorFlow、CUDA、cuDNN版本对应关系
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tensorflow各个版本与cuda版本的对应关系~10月最新
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