tensorflow各个gpu版本cuda
时间: 2023-10-05 17:05:07 浏览: 100
TensorFlow的各个GPU版本需要对应安装不同的CUDA版本。根据引用[2]中的资料,下表列出了TensorFlow从1.2到最新版本所需要的CUDA版本。
| TensorFlow版本 | CUDA版本 |
|--------------|--------|
| TensorFlow 1.2 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.3 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.4 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.5 | CUDA 8.0 |
| TensorFlow 1.6 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.7 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.8 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 1.9 | CUDA 9.0 |
| TensorFlow 2.0 | CUDA 10.0 |
| TensorFlow 2.1 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.2 | CUDA 10.1 |
| TensorFlow 2.3 | CUDA 10.1 |
请注意,以上是根据引用中的资料给出的版本对应关系。如果要安装TensorFlow的GPU版本,确保按照相应版本的CUDA要求进行安装,这样才能保证TensorFlow能够正常使用GPU进行模型训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题
tensorflow各个gpu版本
TensorFlow 提供了多个版本的 GPU 支持,具体如下:
1. TensorFlow CPU 版本:该版本不依赖于具体的 GPU,只能在 CPU 上运行 TensorFlow。
2. TensorFlow GPU 版本:该版本支持使用 NVIDIA 的 GPU 运行 TensorFlow。根据你的 CUDA 和 cuDNN 版本,可以选择不同的 TensorFlow GPU 版本。
3. TensorFlow ROCm 版本:该版本支持使用 AMD 的 ROCm 平台上的 GPU 运行 TensorFlow。
对于 TensorFlow GPU 版本,以下是与 CUDA 和 cuDNN 版本的兼容性:
- TensorFlow 2.4.0 及更高版本支持 CUDA 11.0、cuDNN 8.0 和 NCCL 2.7。
- TensorFlow 2.3.0 支持 CUDA 10.1、cuDNN 7.6 和 NCCL 2.4。
- TensorFlow 2.2.0 支持 CUDA 10.1、cuDNN 7.6 和 NCCL 2.4。
- TensorFlow 2.1.0 支持 CUDA 10.1、cuDNN 7.6 和 NCCL 2.4。
- TensorFlow 2.0.0 支持 CUDA 10.0、cuDNN 7.4 和 NCCL 2.4。
请注意,具体的兼容性可能因 TensorFlow 版本的更新而有所变化。你可以参考 TensorFlow 官方文档以获取最新的兼容性信息。
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