cuda9.0安装tensorflow-gpu
时间: 2023-04-24 19:02:03 浏览: 119
1. 首先,确保你的电脑已经安装了CUDA 9.,可以从NVIDIA官网下载安装包并按照提示进行安装。
2. 接下来,你需要安装cuDNN,这是一个加速深度学习的库,也可以从NVIDIA官网下载安装包并按照提示进行安装。
3. 然后,你需要安装tensorflow-gpu,可以通过pip命令进行安装,命令如下:
pip install tensorflow-gpu==1.12.
注意,这里安装的版本号需要与你安装的CUDA和cuDNN版本相对应。
4. 安装完成后,你可以通过import tensorflow来验证是否安装成功。
希望这些步骤能够帮助你成功安装tensorflow-gpu。
相关问题
tensorflow-gpu版本有哪些
目前,tensorflow-gpu版本主要包括以下几个版本:
- tensorflow-gpu 1.x:支持CUDA 8.0/9.0/9.1/10.0和cuDNN 6/7/7.1/7.2/7.3/7.4/7.5,适用于Python 2.7和3.5/3.6/3.7。
- tensorflow-gpu 2.0:支持CUDA 10.0和cuDNN 7.4.1,适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.1:支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6,适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.2:支持CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5,适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.3:支持CUDA 10.1/10.2和cuDNN 7.6.5/8.0,适用于Python 3.6/3.7/3.8。
- tensorflow-gpu 2.4:支持CUDA 11.0/11.1和cuDNN 8.0/8.1,适用于Python 3.6/3.7/3.8。
需要注意的是,不同版本的tensorflow-gpu可能需要不同的CUDA和cuDNN版本,需要根据自己的环境和需求选择合适的版本。
tensorflow-gpu版本和python的版本对应关系
根据引用,可以找到tensorflow-gpu版本和CUDA版本的对应关系。然而,对于tensorflow-gpu版本和python的版本对应关系,引用中没有直接提到。
根据引用,如果想要同时兼容tensorflow-gpu和pytorch,可以选择CUDA 9.0和Python 3.6,但是CUDA 9.0只支持pytorch的版本到1.1.0。如果只使用pytorch而不使用tensorflow-gpu,可以选择CUDA 9.2和Python 3.7,同时使用torch的版本为1.5.1和cu92。
综上所述,可以选择如下的版本对应关系:
- 如果同时使用tensorflow-gpu和pytorch,可以选择CUDA 9.0和Python 3.6。但需要注意,pytorch的版本不能超过1.1.0。
- 如果只使用pytorch而不使用tensorflow-gpu,可以选择CUDA 9.2和Python 3.7,并使用torch的版本为1.5.1和cu92。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>