各个版本Tensorflow需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系
tensorflow
一个面向所有人的开源机器学习框架
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本人总是爱犯错,因此记录下来对应关系,省的又遇见一堆的问题。
1、查看cuda版本号:
cmd命令通查看:nvcc -V;
2、Cudnn版本查看:
直接进入安装目录:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include 之下,然后找到
cudnn.h 的头文件,直接到开查看(如下),即表示7.3.0版本(当然这个对于tensorflow1.13.0来说是不支持的!!!(让我哭一会儿……))
#if !defined(CUDNN_H_)
#define CUDNN_H_
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 3
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
3、tensorflow和Cudnn及cuda对应版本,如下
4、cudnn路径配置
复制 cuDNN bin 目录下的文件到 CUDA 的 bin 目录下(.dll)
复制 cuDNN include 目录下的文件到 CUDA 的 include 目录下(.h)
复制 cuDNN lib/x64 目录下的文件到 CUDA 的 lib/x64 目录下(.lib)
添加环境变量,把 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 加到path 中
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This test overrides disabled_backends, dropping the default
value in the process.
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2 个月前
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