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  • pytorch、tensorflow与cuda对应版本
    cuda Pytorch Tensorflow
    10.0 1.0.0~1.4.0 1.13.0~2.0.0
    10.1 1.3.0~1.8.1 2.1.0~2.3.0
    10.2 1.5.0~1.8.1
    11.0 1.7.0~1.7.1 2.4.0
    11.1 1.8.0~1.8.1
    • 仅记录cuda10.0以上版本
    • Pytorch似乎可以支持低版本的cuda,Tensorflow对版本要求更严格,必须要有对应版本的cudart64_xx.dll(xx为版本号)
    • 吐槽一下辣鸡的Tensorflow,竟然直接就不支持cuda10.2了,在官方github的issue中有不少人提到这个问题,官方的回答就是让你去下旧版本或者新版本(呕
    • 接上,也有大佬找到了Linux系统下将cuda10.2 symlink 到10.1的方法,见issue链接解决教程

    参考链接

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  • 一图胜千言,没图说J8 网上一大堆乱写的,也不附上官方链接,搞得很多初学者非常折磨,这里是TensorFlow官方的说明,请...微叉公主号:AI算法图像处理 原文链接:https://tensorflow.google.cn/install/source ...

    一图胜千言,没图说J8

    在这里插入图片描述
    网上一大堆乱写的,也不附上官方链接,搞得很多初学者非常折磨,这里是TensorFlow官方的说明,请随意食用。
    随手关注:
    微叉公主号:AI算法与图像处理
    原文链接:https://tensorflow.google.cn/install/source

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  • tensorflow cuda 版本对应

    千次阅读 2019-03-11 12:01:52
    1、一个关于版本对应的官方网站 https://tensorflow.google.cn/install/source(ubuntu) https://tensorflow.google.cn/install/source_windows(windows) 2、一个别的博客的版本对应网站 ...

    1、一个关于版本对应的官方网站

    https://tensorflow.google.cn/install/source (ubuntu)

    https://tensorflow.google.cn/install/source_windows (windows)

    2、一个别的博客的版本对应网站

    https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074

    3、会出现的问题

    ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory

    解决方法:卸载当前tensorflw,安装正确版本的tensorflow

    pip uninstall tensorflow-gpu
    pip install tensorflow-gpu==1.12.0

     

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  • 版本 Python 版本 编译器 编译工具 tensorflow-1.13.1 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 tensorflow-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.11.0 2.7、3.3-...

    Linux

    版本 Python 版本 编译器 编译工具
    tensorflow-1.13.1 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2
    tensorflow-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.10.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.9.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0
    tensorflow-1.8.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0
    tensorflow-1.7.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0
    tensorflow-1.6.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0
    tensorflow-1.5.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.8.0
    tensorflow-1.4.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4
    tensorflow-1.3.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5
    tensorflow-1.2.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5
    tensorflow-1.1.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2
    tensorflow-1.0.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2
    版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
    tensorflow_gpu-1.13.1 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.19.2 7.4 10.0
    tensorflow_gpu-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.10.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.9.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.8.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.7.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.6.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.5.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.8.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.4.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4 6 8
    tensorflow_gpu-1.3.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 6 8
    tensorflow_gpu-1.2.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 5.1 8
    tensorflow_gpu-1.1.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8
    tensorflow_gpu-1.0.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8

    macOS

    CPU

    版本 Python 版本 编译器 编译工具
    tensorflow-1.13.1 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.19.2
    tensorflow-1.12.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.11.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.10.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.15.0
    tensorflow-1.9.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.11.0
    tensorflow-1.8.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.10.1
    tensorflow-1.7.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.10.1
    tensorflow-1.6.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.8.1
    tensorflow-1.5.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.8.1
    tensorflow-1.4.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.5.4
    tensorflow-1.3.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.4.5
    tensorflow-1.2.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.4.5
    tensorflow-1.1.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.4.2
    tensorflow-1.0.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.4.2

    GPU

    版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
    tensorflow_gpu-1.1.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.4.2 5.1 8
    tensorflow_gpu-1.0.0 2.7、3.3-3.6 XCode 中的 Clang Bazel 0.4.2 5.1 8

    Windows

    CPU

    版本 Python 版本 编译器 编译工具
    tensorflow-1.13.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
    tensorflow-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
    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-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

    GPU

    版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
    tensorflow_gpu-1.13.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
    tensorflow_gpu-1.12.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
    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
    展开全文
  • 不知道你是否遇到过,由于版本对应的问题导致配置环境非常痛苦。下面是TensorFlow 官方的对照表,可以随意食用 ...
  • cpu版tensorflow版本对应信息请看官网链接 windows 官网地址:windows端tensorflow版本对应 linux 官网地址:linux端tensorflow版本对应
  • tensorflow 与cuda、cudnn的对应版本关系

    千次阅读 2018-11-15 18:14:56
    tensorflow 与cuda、cudnn的对应版本关系
  • linux下: windows下:
  • TensorFlow与cuda版本间的对应关系

    万次阅读 2019-06-27 21:21:21
    https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
  • 网址: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
  • tensorflow版本与cuda cuDNN版本对应使用

    万次阅读 热门讨论 2018-07-18 19:45:29
    tensorflow-gpu v1.9.0 |cuda9.0 | cuDNN7.1.4可行 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明确 tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 | cuDNN 不明确 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4 tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0 | ...
  • https://developer.nvidia.com/cuda-downloads https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse714-9
  • Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 Tensorflow CUDA cudnn 版本对应关系 参考: [1] Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系:https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074 [2...
  • Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系

    万次阅读 多人点赞 2018-10-21 13:48:40
    参考官网地址: Windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPU Version Python version ... tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 ...
  • 一定要严格按照版本对应关系下载驱动,不然各种问题。 最近,跑一个深度学习模型,用的tensorflow-gpu 1.15.0,结果下载的驱动为10.2版本的,裂开来。
  • 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tensorflow-gpu; (1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的...不同版本tensorflow-gpu与CUDA对应关...
  • gup,cpu版本对应关系如上图所示,给出本版本对应的官方网站https://www.tensorflow.org/install/source_windows,推荐使用英文模式下进行查看,因为英文版本下的对应关系以及信息更加的丰富 ...
  • TensorflowCUDA与cudnn 的版本对应关系

    千次阅读 2019-04-23 09:52:57
    最近在玩深度学习,需要安装tensorflow_gpu,开始安装cuda10+tensoflow_gup==1.13.0,但是失败了,后来查资料才知道tensorflow目前还没有支持到cuda 10。特此记录下: 版本对应查阅地址:...
  • TensorFlow2.4.0与CUDA11.1版本以下对应关系 1、CPU版本下 2、GPU版本
  • linux下tensorflow与cuda版本不兼容问题 因为跑一个多目标跟踪的代码,要用到yolov3,所以作为pytorch用户的我,第一次用上了tensorflow。 但是我使用的镜像环境,是cuda10.1版本的: 代码使用的tensorflow,是...
  • CUDA tensorflow-2.1.0 2.7、3.5-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.27.1 7.6 10.1 tensorflow-2.0.0 2.7、3.3-3.7 GCC 7.3.1 Bazel 0.26.1 7.4 10.0 tensorflow_gpu-1.14.0 2.7、...
  • 对应关系:https://tensorflow.google.cn/install/source 1、查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2、查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
  • 一、WIndows安装GPU版本tensorflow注意一下几个问题一般就不会出错 ...不同版本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tenso
  • 信息取自https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

空空如也

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tensorflow与cuda对应版本