在以下版本(cuda/10.0、10.1、10.2、11.0、11.1、11.1.0、11.1.1、11.2、11.2.2、9.0、9.1、9.2)中，我可以将哪个版本用于Tensorflow 1.8.0
浏览 27提问于2021-09-20得票数 0
我尝试按照官网上的说明进行安装，结果在导入tensorflow时出现了ImportError：我运行代码cat /usr/local/cuda/version.txt，它显示我的cuda版本是8.0.61。看起来tensorflow正在寻找cuda 9.0。我无法升级<em
浏览 3提问于2018-02-02得票数 22
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在我的笔记本电脑上，安装了三个版本的cuda，分别是8.0、9.0和10.0，它们都是在path环境中配置的。当我使用tensorflow-gpu 2.0.0时，如何知道要部署哪个版本的cuda，而不考虑当前版本的tensorflow只与CUDA10.0兼容。有没有办法在python控制台上打印信息？
浏览 24提问于2020-01-16得票数 0
是否可以确定正在使用哪个已安装版本的cuda installed tensoflow？ 例如，在pytorch中我可以做到：torch._C._cuda_getDriverVersion() 注意:我不是在寻找像Which TensorFlow and CUDA version combinations are compatible?这样的兼容性组合
浏览 16提问于2019-03-24得票数 0
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我正在研究Spyder，在一台机器上创建深度学习模型，有一个GPU，我发现我正在运行一个CPU，我的代码运行了很长的time.First，我下载了tensorflow-GPU，但是我不知道如何开始使用GPU我还使用了{ import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] =
浏览 1提问于2020-04-13得票数 2
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我有一个conda包的多个版本，它们都安装了相同版本的库，但列出了一些额外的依赖项。因此，我必须使用相同的版本号，并使用内部版本号来告诉conda哪个包是最新的。package-1.0.0-"build_string"_1tensorflow-1.8.0-py36_Cuda_compatible_1.tar.gz2 name: <e
浏览 1提问于2018-06-26得票数 1
CuDNN库需要具有匹配的主版本和等于或更高的次要版本。如果使用二进制安装，请升级您的CuDNN库。如果从源代码构建，请确保在运行时加载的库与编译配置期间指定的版本兼容。
浏览 4提问于2021-09-30得票数 6
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我花了相当长的时间在堆栈溢出的问题上寻找答案，但是什么也找不到我在运行Tensorflow，上面是Keras。我90%确定我安装了Tensorflow GPU，有没有办法检查我安装了哪一个？我有一个GTX1050 (驱动程序版本382.53)，我安装了CUDA，Cudnn，和tensorflow安装，没有任何问题。我还安装了Visual 2015，因为它被列为兼容版本。我记得CUDA提到了一个不兼容的驱动程序正在安装，但如
浏览 12提问于2017-06-29得票数 44
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我需要同时使用NVIDIA数字和tensorflow 对象检测API进行不同的深度学习。我有点迷失在兼容性问题上，特别是有关数据自动化系统的问题。那么，我应该选择哪个版本的数字，Tensorflow-gpu，CUDA和对象检测API，以使一切正常工作？
浏览 0提问于2018-04-30得票数 1
Ubuntu: 16.04cuDNN: 7.4.2Python: 3.52020-02-05 15:39:18.115954: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:334] Could
浏览 7提问于2020-02-05得票数 0
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import numpy as np
from tensorflow.keras.optimizerscompile(loss = 'binary_crossentropy',
浏览 4提问于2022-11-27得票数 -2
我使用的是带有最新pip和Conda版本的Windows10。我正在尝试使用不同版本的tensorflow-gpu设置两个不同的Conda环境，CUDA和cuDNN。但我甚至不确定这是否可能。我目前可以完美地运行一个tf-gpu=2.1与python=3.7，cuda=10.1和cudnn=7.6.5。但是我想用python=3.6，cuda=10.0和cudnn=7.4.2来创建一个新的tf-gpu=1.13.1环境。我对它有困难，不知道它是否可行。对于第二个环境，Cuda</
浏览 11提问于2020-04-04得票数 1
我是tensorflow-gpu的新手，在CPU上运行似乎很好，但不知何故无法让GPU版本工作。请告诉我下一步该做什么。非常感谢！: out of memory
2020-04-23 12:43:24.237697: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:801]2020-04-23 12:43:24.260040: I tensorflow/stream_executor
浏览 0提问于2020-04-23得票数 2
它在Windows上，在创建的Anaconda环境中，它只安装了jupyter、spyder、tensorflow gpu和keras gpu，而Python版本为3.5.6，因为上面的3.6版本不起作用/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:647] failed to run cuBLAS routine cublasSgemm_v2: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDInformation__
CUDA<
浏览 20提问于2022-05-16得票数 0
我想在GPU上使用Tensorflow。所以我安装了所有所需的工具并按以下方式安装-我使用deviseQuery示例测试了我的cuda，cudnn的工作情况。但Tensorflow没有使用GPU。然后，我发现版本兼容性问题是可能的，所以我在Tensorflow网站上使用conda环境检查和版本兼容
浏览 0提问于2020-12-20得票数 2
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我有一些模型是用tensorflow的早期版本编写的，与CUDA 9版本兼容。我想在以后切换到tensorflow 2.0，但必须将CUDA版本转换为10。但如果我这样做了，我将无法在新的CUDA版本中运行我早期编写的代码。如何避免此版本冲突？
浏览 30提问于2019-10-09得票数 0
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)
~\Anaconda3\envs\tf-gpu\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py2938 return fetched[:len(self.outp
浏览 3提问于2019-09-25得票数 0
/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>rharish@rharish-GL552VW:/usr&#
浏览 110提问于2017-04-22得票数 44
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导入tensorflow回溯(最近一次调用)：文件"/home/zachwad/.virtualenvs/py3cv4/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py"，第58行，从tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal导入*文件"/
浏览 4提问于2020-05-30得票数 1
我也没有看到CuDN7.0.03版本。所以请任何线索都会有帮助。下面是错误：：
创建了T:\src\github\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:396]设备(/ TensorFlow:localhost/TensorFlow:0/TensorFlow:0:0和3093 MB内存) ->物理GPU (设备: 0，名称: GeForce 8
浏览 4提问于2019-10-13得票数 0
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