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前言

  • 该文章仅做记录使用，方便后续自己查阅，内容参考及引用皆已标注。
  • 目前TensorFlow的最新版本（2.10）已经默认支持CPU和GPU。
  • 安装前需要先确认显卡算力是否达到最新版的要求，算力< 3.0的版本本文暂不涉及。
  • 自己亲测的组合有以下两种：（1）旧版（3.0 <算力 < 3.5）：python3.6.5+CUDA8.0+cuDNN7.14+tensorflow1.2.0
    （2）新版（算力 > 3.5）：python3.8.12+cudatoolkit11.3.1+cudnn8.2.1+tensorflow2.7+Keras2.7
  • 本部分内容的参考来源和网址如下，这里仅做整合：
    [1] 神经网络框架搭建 by 孙小亘
    [2] tensorflow各个版本的CUDA以及cuDNN版本对应关系 by LoveMIss-Y
    [3] Tensorflow-gpu安装超详细！！！ by 东海扬尘_BingO
    [4] 维基百科-CUDA简介（无梯子不好打开）

一、TensorFlow的GPU各个版本与CUDA、cuDNN关系[2]

1、显卡算力（compute capability）

（1）nvidia官网查看自己显卡的具体算力。
（2）根据维基百科指示查看自己适合的CUDA版本。（该部分图表有待验证）
（3）确认所需的CUDA Toolkit和cuDNN版本[2]，最新版查看TensorFlow官网最底部。
CUDA Toolkit（新版+旧版）、cuDNN（需登陆下载新版+旧版）。

表 GPU-经过官网测试的构建配置
<
版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-2.6.0 3.6-3.9 MSVC 2019 Bazel 3.7.2 8.1 11.2
tensorflow_gpu-2.5.0 3.6-3.9 MSVC 2019 Bazel 3.7.2 8.1 11.2
tensorflow_gpu-2.4.0 3.6-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 8.0 11.0
tensorflow_gpu-2.3.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 3.1.0 7.6 10.1
tensorflow_gpu-2.2.0 3.5-3.8 MSVC 2019 Bazel 2.0.0 7.6 10.1
tensorflow_gpu-2.1.0 3.5-3.7 MSVC 2019 Bazel 0.27.1-0.29.1 7.6 10.1
tensorflow_gpu-2.0.0

本文标签： 版本环境kerastensorflowGPU

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