cuda12.0 对应的tensorflow版本

时间: 2024-06-01 20:05:22 浏览: 375
cuda12.0 目前支持的 TensorFlow 版本是 TensorFlow 2.6.0。此版本的 TensorFlow 可以通过 pip 或源代码安装。如果您使用的是 NVIDIA GPU,建议使用 TensorFlow 的 GPU 版本,以获得更好的性能。在安装 TensorFlow 之前,请确保已正确安装 CUDA 12.0 和 cuDNN 8.0,以便 TensorFlow 可以与您的 GPU 正确通信。
相关问题

cuda 12.0 对应tensorflow版本

目前最新版本的 TensorFlow(2.5.0)已经支持 CUDA 12.0,所以你可以使用 TensorFlow 2.5.0 来兼容 CUDA 12.0。如果你使用的是旧版本的 TensorFlow,可以查看以下对应关系: - TensorFlow 2.4.0:CUDA 11.0、cuDNN 8、NCCL 2 - TensorFlow 2.3.0:CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2 - TensorFlow 2.2.0:CUDA 10.1、cuDNN 7.6、NCCL 2 - TensorFlow 2.1.0:CUDA 10.0、cuDNN 7.6、NCCL 2 - TensorFlow 2.0.0:CUDA 10.0、cuDNN 7.4、NCCL 2 需要注意的是,不同版本的 TensorFlow 和 CUDA、cuDNN、NCCL 的兼容性会有所不同,因此在安装之前建议先仔细查看 TensorFlow 官方文档中的版本要求。

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 ```
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自编译tensorflow: 1.python3.5,tensorflow1.12; 2.支持cuda10.0,cudnn7.3.1,TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3; 3.支持mkl,无MPI; 软硬件硬件环境:Ubuntu16.04,GeForce GTX 1080 配置信息: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the command "bazel shutdown". You have bazel 0.19.1 installed. Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3 Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python3.5/dist-packages /usr/lib/python3/dist-packages Please input the desired Python library path to use. Default is [/usr/local/lib/python3.5/dist-packages] Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [Y/n]: XLA JIT support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: No OpenCL SYCL support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with ROCm support? [y/N]: No ROCm support will be enabled for TensorFlow. Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: y CUDA support will be enabled for TensorFlow. Please specify the CUDA SDK version you want to use. [Leave empty to default to CUDA 10.0]: Please specify the location where CUDA 10.0 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda-10.0 Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7]: 7.3.1 Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda-10.0]: Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: y TensorRT support will be enabled for TensorFlow. Please specify the location where TensorRT is installed. [Default is /usr/lib/x86_64-linux-gnu]:/home/hp/bin/TensorRT-5.0.2.6-cuda10.0-cudnn7.3/targets/x86_64-linux-gnu Please specify the locally installed NCCL version you want to use. [Default is to use https://github.com/nvidia/nccl]: Please specify a list of comma-separated Cuda compute capabilities you want to build with. You can find the compute capability of your device at: https://developer.nvidia.com/cuda-gpus. Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 6.1,6.1,6.1]: Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: nvcc will be used as CUDA compiler. Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: No MPI support will be enabled for TensorFlow. Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native -Wno-sign-compare]: Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]: Not configuring the WORKSPACE for Android builds. Preconfigured Bazel build configs. You can use any of the below by adding "--config=" to your build command. See .bazelrc for more details. --config=mkl # Build with MKL support. --config=monolithic # Config for mostly static monolithic build. --config=gdr # Build with GDR support. --config=verbs # Build with libverbs support. --config=ngraph # Build with Intel nGraph support. --config=dynamic_kernels # (Experimental) Build kernels into separate shared objects. Preconfigured Bazel build configs to DISABLE default on features: --config=noaws # Disable AWS S3 filesystem support. --config=nogcp # Disable GCP support. --config=nohdfs # Disable HDFS support. --config=noignite # Disable Apacha Ignite support. --config=nokafka # Disable Apache Kafka support. --config=nonccl # Disable NVIDIA NCCL support. Configuration finished 编译: hp@dla:~/work/ts_compile/tensorflow$ bazel build --config=opt --config=mkl --verbose_failures //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 卸载已有tensorflow: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 uninstall tensorflow 安装自己编译的成果: hp@dla:~/temp$ sudo pip3 install tensorflow-1.12.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

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