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  • tensorflow和CUDA对应版本
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    2021-09-23 21:29:30
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  • TensorFlow和CUDA对应关系(最新)
     
    

     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  |  TensorFlowhttps://tensorflow.google.cn/install/source_windows

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  • 参考https://tensorflow.google.cn/install/source Linux CPU GPU macOs CPU GPU Windows CPU GPU

    参考https://tensorflow.google.cn/install/source

    Linux

    CPU

    在这里插入图片描述

    GPU

    在这里插入图片描述

    macOs

    CPU

    在这里插入图片描述

    GPU

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    Windows

    CPU

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    GPU

    在这里插入图片描述

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  • 各个tensorflow版本和CUDA版本对应,以及各个GPU版本CUDA和cuDNN对应

    各个CPU版本tensorflow对应的环境要求

    各个CPU版本tensorflow对应的环境要求

    VersionPython versionCompilerBuild tools
    tensorflow-2.5.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.2
    tensorflow-2.4.03.6-3.8MSVC 2019Bazel 3.1.0
    tensorflow-2.3.03.5-3.8MSVC 2019Bazel 3.1.0
    tensorflow-2.2.03.5-3.8MSVC 2019Bazel 2.0.0
    tensorflow-2.1.03.5-3.7MSVC 2019Bazel 0.27.1-0.29.1
    tensorflow-2.0.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.26.1
    tensorflow-1.15.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.26.1
    tensorflow-1.14.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.24.1-0.25.2
    tensorflow-1.13.03.5-3.7MSVC 2015 update 3Bazel 0.19.0-0.21.0
    tensorflow-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.9.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.8.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.7.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.5.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.4.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.3.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.2.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.1.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.0.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.3

    各个GPU版本tensorflow对应的CUDA版本

    各个GPU版本tensorflow对应的CUDA版本

    VersionPython versionCompilerBuild toolscuDNNCUDA
    tensorflow_gpu-2.5.03.6-3.9MSVC 2019Bazel 3.7.28.111.2
    tensorflow_gpu-2.4.03.6-3.8MSVC 2019Bazel 3.1.08.011.0
    tensorflow_gpu-2.3.03.5-3.8MSVC 2019Bazel 3.1.07.610.1
    tensorflow_gpu-2.2.03.5-3.8MSVC 2019Bazel 2.0.07.610.1
    tensorflow_gpu-2.1.03.5-3.7MSVC 2019Bazel 0.27.1-0.29.17.610.1
    tensorflow_gpu-2.0.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.26.17.410
    tensorflow_gpu-1.15.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.26.17.410
    tensorflow_gpu-1.14.03.5-3.7MSVC 2017Bazel 0.24.1-0.25.27.410
    tensorflow_gpu-1.13.03.5-3.7MSVC 2015 update 3Bazel 0.19.0-0.21.07.410
    tensorflow_gpu-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.07.29.0
    tensorflow_gpu-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079
    tensorflow_gpu-1.10.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.9.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.8.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.7.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.6.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.5.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.379
    tensorflow_gpu-1.4.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.368
    tensorflow_gpu-1.3.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.368
    tensorflow_gpu-1.2.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18
    tensorflow_gpu-1.1.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18
    tensorflow_gpu-1.0.03.5MSVC 2015 update 3Cmake v3.6.35.18

    各个版本的CUDA和英伟达显卡驱动对应表

    CUDA ToolkitLinux x86_64 Driver VersionWindows 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 NameVersion InformationSupported Architectures
    CUDA Runtime (cudart)11.3.109x86_64, POWER, Arm64
    cuobjdump11.3.58x86_64, POWER, Arm64
    CUPTI11.3.111x86_64, POWER, Arm64
    CUDA cuxxfilt (demangler)11.3.58x86_64, POWER, Arm64
    CUDA Demo Suite11.3.58x86_64
    CUDA GDB11.3.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA Memcheck11.3.109x86_64, POWER
    CUDA NVCC11.3.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA nvdisasm11.3.58x86_64, POWER, Arm64
    CUDA NVML Headers11.3.58x86_64, POWER, Arm64
    CUDA nvprof11.3.111x86_64, POWER, Arm64
    CUDA nvprune11.3.58x86_64, POWER, Arm64
    CUDA NVRTC11.3.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA NVTX11.3.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA NVVP11.3.111x86_64, POWER
    CUDA Samples11.3.58x86_64, POWER, Arm64
    CUDA Compute Sanitizer API11.3.111x86_64, POWER, Arm64
    CUDA cuBLAS11.5.1.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA cuFFT10.4.2.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA cuRAND10.2.4.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA cuSOLVER11.1.2.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA cuSPARSE11.6.0.109x86_64, POWER, Arm64
    CUDA NPP11.3.3.95x86_64, POWER, Arm64
    CUDA nvJPEG11.5.0.109x86_64, POWER, Arm64
    Nsight Compute2021.1.1.5x86_64, POWER, Arm64 (CLI only)
    Nsight Windows NVTX1.21018621x86_64, POWER, Arm64
    Nsight Systems2021.1.3.14x86_64, POWER, Arm64 (CLI only)
    Nsight Visual Studio Edition (VSE)2021.1.1.21111x86_64 (Windows)
    NVIDIA Linux Driver465.19.01x86_64, POWER, Arm64
    NVIDIA Windows Driver465.89x86_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

    1. 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。
    2. cmd中,输入nvcc -V(注意V是大写的)。
      CMD查看本地CUDA版本

    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:
    查看本地cudnn版本
    本地cudnn版本为8.1。

    展开全文
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空空如也

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