TensorFlow1.2~2.1各個GPU版本CUDA和cuDNN對應版本整理(干貨)
一、總結
一句話總結:
可以在官網查看tensorflow、cuda、cudnn的對應關系,在TensorFlow的GPU版本安裝過程中,如果對應的CUDA版本和cuDNN版本不正確的話,是無法正常使用GPU來進行模型訓練的。
二、干貨:TensorFlow1.2~2.1各個GPU版本CUDA和cuDNN對應版本整理
轉自或參考:干貨:TensorFlow1.2~2.1各個GPU版本CUDA和cuDNN對應版本整理
https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/104667044
最近發現很多QQ群和微信群里經常會有人問這么一個問題——“我安裝TensorFlow GPU版本怎么總是提示CUDA版本不對或者cuDNN版本不對呢?”為了解決大家這個問題,我特意把TensorFlow1.2到最新版本所需要的CUDA和cuDNN對應的版本做了個整理,希望能夠對大家有幫助。
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必備條件就是一塊能夠支持CUDA的NVIDIA顯卡,因為在搭建TensorFlow的GPU版本時,首先需要做的一件事就是安裝其基礎支持平台CUDA和其機器學習庫cuDNN,然后在此基礎上搭建TensorFlow GPU版本。
其次還要了解一下不同的TensorFlow版本所需要對應安裝的CUDA和cuDNN版本是多少,因為在TensorFlow的GPU版本安裝過程中,如果對應的CUDA版本和cuDNN版本不正確的話,是無法正常使用GPU來進行模型訓練的。下表整理出了TensorFlow從1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所對應的版本集合。
TensorFlow版本 |
CUDA版本 |
cuDNN版本 |
1.2 |
CUDA Toolkit 8.0 |
cuDNN v5.1 |
1.3 |
CUDA Toolkit 8.0 |
cuDNN v6 or v6.1 |
1.4 |
CUDA Toolkit 8.0 |
cuDNN v6.1 |
1.5 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.0 |
1.6 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.0 |
1.7 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.0 |
1.8 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.0 |
1.9 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.0 |
1.10 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.1 |
1.11 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.1 |
1.12 |
CUDA Toolkit 9.0 |
cuDNN v7.3 |
1.13 |
CUDA Toolkit 10.0 |
cuDNN v7.3 |
1.14 |
CUDA Toolkit 10.0 |
cuDNN v7.4 |
1.15 |
CUDA Toolkit 10.0 |
cuDNN v7.5 |
2.0 |
CUDA Toolkit 10.0 |
cuDNN v7.6 |
2.1.0 |
CUDA Toolkit 10.1 |
cuDNN v7.6 |
這個頁面可以查看這三者版本的對應關系
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows