cuda11.6对应的tensorflow版本,用conda安装的命令
时间: 2024-04-29 13:22:49 浏览: 11
根据官方文档,CUDA 11.6 对应的 TensorFlow 版本为 TensorFlow 2.7。如果想使用 Conda 安装 TensorFlow 2.7,可以使用以下命令:
```
conda create -n tf27 python=3.8
conda activate tf27
conda install tensorflow-gpu=2.7
```
其中,`-n tf27` 表示创建一个名为 `tf27` 的环境,`python=3.8` 表示使用 Python 3.8 版本。`conda activate tf27` 表示激活 `tf27` 环境,`conda install tensorflow-gpu=2.7` 表示安装 TensorFlow 2.7 GPU 版本。注意,需要确保已经正确安装了 CUDA 11.6 和 cuDNN。
相关问题
cuda12.0对应tensorflow版本
目前,TensorFlow 2.6.0 是与 CUDA 12.0 兼容的最新版本。如果你想在使用 CUDA 12.0 的机器上运行 TensorFlow,可以安装 TensorFlow 2.6.0 并使用相应的 CUDA 和 cuDNN 版本进行配置。具体来说,你需要安装 CUDA 12.0 和 cuDNN 8.2.0,并按照 TensorFlow 官方文档的指引进行配置。如果你使用的是 Anaconda 环境,可以使用以下命令安装 TensorFlow 2.6.0:
```
conda create -n tf_gpu cudatoolkit=12.0 cudnn=8.2.0 python=3.8
conda activate tf_gpu
pip install tensorflow-gpu==2.6.0
```
cuda 11.6 对应的torchvision
目前(2021年11月),官方发布的最新的torchvision版本是0.10.1,它支持CUDA 11.3及以上版本。
根据官方文档,torchvision依赖于torch,所以可以根据你使用的torch版本选择对应的torchvision版本。如果你使用的是CUDA 11.6和torch 1.9.0或更高版本,则可以使用torchvision 0.10.1。如果你使用的是较早版本的torch,则需要查看对应的torchvision版本。
安装torchvision可以使用以下命令:
```
pip install torchvision
```
如果你想安装指定版本的torchvision,可以使用以下命令:
```
pip install torchvision==0.10.1
```
注意:如果你使用的是conda环境,则应该使用conda命令来安装torchvision。例如:
```
conda install torchvision=0.10.1 -c pytorch
```