cudaV12.0和python3.9兼容的tensorflow-gpu、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本
时间: 2023-07-10 11:33:53 浏览: 369
下面是 CUDA 12.0 和 Python 3.9 兼容的 TensorFlow-GPU、Pandas、NumPy、cuDNN、CUDA Toolkit 版本的列表:
- TensorFlow-GPU: 2.4.0 或更高版本
- Pandas: 1.2.0 或更高版本
- NumPy: 1.19.4 或更高版本
- cuDNN: 8.0.4 或更高版本(需要匹配你的 CUDA 版本)
- CUDA Toolkit: 11.0 或更高版本
请注意,这些版本仅供参考,你需要根据你的操作系统和硬件配置选择适合你的版本。如果你的硬件配置不同,你需要查找适合你的版本。另外,请确保你的操作系统和硬件符合 TensorFlow-GPU、cuDNN 和 CUDA Toolkit 的最低要求。
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和tensorflow-gpu2.6.0、cudaV12.0、python3.9兼容的keras、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本
对于和tensorflow-gpu2.6.0、cudaV12.0、python3.9兼容的keras、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本,可以使用以下组合:
- Keras 2.6.0
- Pandas 1.3.3
- Numpy 1.19.5
- CuDNN 8.2.4 (需要根据你的CUDA版本下载对应的CuDNN版本)
- CuDAtollkit 11.4(需要安装和CUDA版本对应的CuDAtollkit版本)
请注意,以上版本仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行调整。此外,还要注意安装顺序,应先安装CUDA和CuDNN,再安装TensorFlow和Keras等其他库。
和keras2.10.0、cudaV12.0、python3.9兼容的tensorflow-gpu、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本
注意到你提到的是 Keras 2.10.0 版本,实际上 Keras 已经被整合进了 TensorFlow 中,因此你可以直接使用 TensorFlow 2.4.0 或更高版本来代替 Keras 2.10.0。
下面是 CUDA 12.0、Python 3.9 和 TensorFlow 2.4.0 的要求:
- TensorFlow-GPU: 2.4.0 或更高版本
- Pandas: 1.2.0 或更高版本
- NumPy: 1.19.4 或更高版本
- cuDNN: 8.0.4 或更高版本(需要匹配你的 CUDA 版本)
- CUDA Toolkit: 11.0 或更高版本
请注意,这些版本仅供参考,你需要根据你的操作系统和硬件配置选择适合你的版本。如果你的硬件配置不同,你需要查找适合你的版本。另外,请确保你的操作系统和硬件符合 TensorFlow-GPU、cuDNN 和 CUDA Toolkit 的最低要求。
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