anaconda -将cudnn降级为与tensorflow 1.15兼容

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，它包含了许多常用的科学计算库和工具。CUDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的加速库，而TensorFlow是一个流行的深度学习框架。

要将CUDNN降级为与TensorFlow 1.15兼容，可以按照以下步骤进行操作：

打开Anaconda Navigator，点击左侧的环境（Environments）选项卡。
在环境列表中选择你要操作的环境，比如base环境。
在环境列表上方的搜索框中输入cudnn，然后点击搜索按钮。
在搜索结果中找到cudnn并勾选它，然后点击底部的应用按钮。
在弹出的对话框中，选择要降级的版本，可以选择与TensorFlow 1.15兼容的版本，然后点击应用按钮。
等待Anaconda自动处理依赖关系和安装过程。
完成后，你的环境中的CUDNN就会被降级为与TensorFlow 1.15兼容的版本。

降级CUDNN的目的是为了确保与TensorFlow 1.15的兼容性，这样你就可以在使用TensorFlow 1.15的项目中正常运行深度学习模型。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI加速器（GPU）实例，该实例提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习、图像处理、科学计算等场景。你可以在腾讯云官网上查找更多关于腾讯云AI加速器实例的详细信息和产品介绍。

腾讯云产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Windows10+TensorFlow1.9-gpu+Anaconda3+CUDA9.0+cuDNN v7.14环境配置笔记

Contents 1 一，TensorFlow版本与CUDA、cuDNN版本搭配 2 二，安装环境准备 3 三，使用Anaconda3安装TensorFlow1.9-gpu 4 四，验证是否安装成功 5...五，导入tensorflow ,提示警告信息的消除 5.1 tensorflow版本信息 5.2 警告信息 5.3 解决办法 6 六，参考资料一，TensorFlow版本与CUDA、cuDNN版本搭配...在安装TensorFlow时，必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配，否则有可能安装失败。...三，使用Anaconda3安装TensorFlow1.9-gpu 下载anaconda3并安装，因为是tf1.9最新版本，所以支持python3.5及以上。...pip install numpy==1.13.0 就是说，这个问题是由于numpy1.15版本引入的警告信息，没有影响，在新版本更新之前，有效的方法是降级到numpy 1.13.0，试着安装numpy1.13.0

6734 0

基于Tensorflow 1.15的DeepLabV3+_框架的配置和CityScapesScript测试集的语义分割实现

: Cudnn 7.4.1 for Cuda 10.0 Anaconda：Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh Pycharm Pigcha 三、Tensorflow-gpu...1.15环境的配置：其中，Tensorflow，CUDA，CUDNN均选择自己需要的版本来下载。...Tensorflow的安装：https://www.bilibili.com/video/BV1UE411N7gS Tensorflow-CUDA-CUDNN版本对照表： https://www.tensorflow.org...6.若是在Anaconda下面创建的环境，可以通过指定CUDA版本进行CUDA的安装，但是没有对应版本的CUDNN库，可以将下载的CUDNN解压，直接替换Anaconda-pkg里CUDNN的内容，CUDA.../anaconda/ l检测代码： import tensorflow as tf a = tf.test.is_built_with_cuda() # 判断CUDA是否可以用 b = tf.test.is_gpu_available

6450 0

『带你学AI』极简安装TensorFlow2.x的CPU与GPU版本教程

1 环境准备我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...conda 我推荐使用安装miniconda，大家可以理解为精简版的anaconda，只保留了一些必备的组件，所以安装会比快上很多，同时也能满足我们管理python环境的需求。...CUDA=11.0，cuDNN=8.0；TensorFlow2.1-2.3则对应CUDA=10.1，cuDNN=7.6；TensorFlow2.0，对应CUDA=10.0，cuDNN=7.6；TensorFlow1.13.1...=7 pip install tensorflow-gpu==2.0 TensorFlow1.15/1.14/1.13.1 gpu版本安装 conda install cudatoolkit=10.0...cudnn=7 pip install tensorflow-gpu==1.15 1.4 最后我们测试一个使用TF2.0版本方式写的线性拟合代码把下述代码保存为main.py import tensorflow

2.2K1 0

手把手教你在windows7上安装tensorflow-gpu开发环境

1、安装anaconda anaconda想必大家都不陌生，由于网站登不上去，我找到了清华大学的一个开源镜像，下载地址为http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/...anaconda/ 下载完成后安装，一步步点击ok就好啦，这里忘截图了，所以就不放图了，我将anaconda安装在D:\software\anaconda 下。...注意将安装路径添加到系统环境变量中，右键我的电脑--属性--高级系统设置-环境变量，在系统变量path中加入anaconda的安装路径即可，如下图所示：添加环境变量此时在命令行下查看Python的版本...5、使用Pycharm进行测试首先我们需要将解释器选择为我们刚刚创建的tensorflow环境：可以看到我们新建的tensorflow计算环境只有这么一点python库，每次想要使用pip安装新的库时...如果不想这么麻烦，可以直接将anaconda的python版本进行降级，使用命令：conda install python=3.5.2，降级之后再安装tensorflow。

1.5K8 0

Ubuntu 16.04下为TITAN 1080 显卡安装驱动及Gpu版TensorFlow|深度学习

近来入坑了TITAN 1080显卡，在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单，踩了许多坑之后写下此篇为记录。...降级gcc和g++ 由于Cuda不支持新版本的gcc和g++，所以如果建议先降级到4版本，方法见ubuntu 中 gcc/g++版本降级安装显卡驱动 sudo apt-get install nvidia.../usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn* 安装TensorFlow 这里我们使用Anaconda装Python3，下载下载好安装脚本之后， bash ~/Downloads...-n tensorflow 激活环境source activate tensorflow 此时已处于此环境下安装TensorFlow conda install tensorflow-gpu 这里Anaconda...原文链接：Ubuntu 16.04下为TITAN 1080 显卡安装驱动(Cuda&CudNN)及Gpu版TensorFlow | loop in data 作者：江南消夏，不正经数据科学家----

1.4K11 0

TensorFlow2.0安装_tensorflow中run

并且，Anaconda还能创建自己的计算环境，相当于将tensorflow的环境与其他环境做了隔离，这样你就可以将tensorflow随便玩，爱怎么玩怎么玩，也不用担心破坏之前的环境！...还有一件事要记住，cuDNN 文件需安装在不同的目录中，并需要确保目录在系统路径中。当然也可以将 CUDA 库中的相关文件复制到相应的文件夹中。...×只表示CPU版本 2.pip install tensorflow-gpu # 1.×的GPU版本 3.pip install tensorflow==1.15 # 1....与tensorflow-gpu都安装上，看完这篇博客后，才知道gpu也捆绑安装了，运行代码时，总是报红提示我缺少 “动态链接”等，好像使用GPU时需要安装 cuda8+cudnn5等，比较麻烦，小白的我未尝试...版本中的确没有Session这个属性如果安装的是 tensorflow2.0 版本又想利用Session属性请参考博客： Link 兼容2.0与1.0版本，需更改import语句： import

1.1K3 0

Windows下从零搭建深度学习环境Tensorflow+PyTorch（附深度学习入门三大名著）

安装环境 Anaconda安装首先安装python环境，推荐Anaconda+jupyter，而不是Pycharm 1.首先下载Anaconda： https://www.anaconda.com...对应CUDA 12，向下兼容发现可以安装cuDNN 8和 tensorflow_gpu-2.6.0 安装CUDA、cuDNN CUDA 下载：https://developer.nvidia.com/...cuDNN下载需要进行一个漫长的登陆 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn 下载之后解压有以下内容：都复制到（除了LICENSE）CUDA的安装目录（...安装TensorFlow 最终我选择的环境（可以参考） python3.8.12 cuda_11.6.1_511.6 cudnn_8.3.2.44 tensorflow-gpu 2.7.0 keras...('GPU')) 但是我这里报错了，先提示我降级protobuf包： pip install protobuf==3.20.* 这里就成功了：成功会显示下面的代码，否则只会显示[] [PhysicalDevice

4822 0

关于TensorFlow的安装和心得

Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。...TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。...TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。...CUDA提示安装适机的CUDA，下载地址（此处为CUDA8.0的下载地址，如需其他版本，进入网站后搜索即可），注意安装之前要先把本机对应的旧版本卸载，否则新旧版本不兼容会导致新版本安转失败安装CUDA.../anaconda/archive/ 寻找你与你电脑系统对应的版本进行安装（安装具体教程可以参考CSDN的技术文章，注意安装流程中要勾选自动添加环境变量）测试下载并安装完成后，打开Anaconda

1.2K3 0

百折不挠，终于装好「TensorFlow」

此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献，自己在win10中安装时踩过的坑，希望还被这些问题困扰的小伙伴，看完此文后能豁然开朗，同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴，可以收藏下，以备后用。...「安装 CUDA Toolkit9.0 和 cuDnn 7.0」常见安装失败的原因：已经安装了nvidia显卡驱动，再安装CUDAToolkit时，会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用。...3 方法二：conda安装第二种方法：conda install tensorflow-gpu 环境：anaconda 安装anaconda，这里我就不再详细描述了。...装好anaconda之后，然后将conda install tensorflow-gpu 根据Anaconda https://www.anaconda.com/tensorflow-in-anaconda.../ 官网的提示：当使用conda通过命令“conda installtensorflow-gpu”安装GPU加速版本的TensorFlow时，这些库会自动安装，其版本已知与tensorflow-gpu软件包兼容

2.2K1 0

TensorFlow开发环境搭建（Ubuntu16.04+GPU+TensorFlow源码编译）

（几句命令即可完成），另一方面，基于Anaconda的环境，也可以方便验证简单的机器学习算法。...下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载cuDNN后进行解压，并执行如下命令： sudo cp cuda/include/cudnn.h...NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX》，并没有发现这一条，《NVIDIA CUDA INSTALLATION GUIDE FOR LINUX》在实际使用中，还是将GCC...做了降级（PS，在安装时可以先不降级，看看是否会出问题），GCC降级方法如下， sudo apt-get install g++-4.9 sudo update-alternatives --install...（包括Cuda和Cudnn）》《ubuntu16.04下安装TensorFlow(GPU加速)》

1.7K6 0

Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-gpu

有时需要对自己狠一点，不留后路，就像这次换系统一样，全部卸载掉，只保留一个单Linux系统，让自己在Linux上重燃激情与活力，不断磨炼自己的学习毅力与能力！...4.1 版本版本为： Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 下载地址： https://repo.continuum.io/archive/ 这个5.2.0有bug!...5.Tensorflow-GPU 5.1 版本版本：tensorflow-gpu-1.8 5.2 安装直接输入: conda install tensorflow-gpu==....上图这个警告是h5py与numpy不兼容，我卸载后，然后重装，警告解决！重装解决如下图：导包后，没警告了，很完美！哈哈，终于安装完毕！...7.总结由于cuda8.0以上不支持gcc5.0以上，所以要保证自己电脑的gcc与g++版本！将这两个进行降级，有关解决问题方案，网上很多，如果安装过程碰到可以留言，也可以谷歌！

3.3K4 0

论文复现前奏篇：漫漫长路之Caffe-C3D

漫漫长路之Caffe-C3D 0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译...1.Caffe源码编译 1.0 NVIDIA与Anaconda3 关于NVIDIA显卡驱动与Anaconda3安装，见之前的一篇文章：Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-GPU1.8 1.1...GCC与G++降级我使用的是Ubuntu18.04系统，该系统默认装的gcc为7.3，而cuda支持的版本是6.0以下，所以我们需要降级，这里选择的版本为gcc5.5。...将python环境更换为anaconda3环境： ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3 PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include...最后，在测试集上的精度为75%左右！

1.2K1 0

Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程（包含CUDA+cuDNN安装过程）

目录前言第一步：安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量第二步：安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu...显卡驱动（很显然，大部分人都安装了），再安装CUDA Toolkit时，会因二者版本不兼容而导致CUDA无法正常使用，这也就是很多人安装失败的原因。...而CUDA Toolkit安装包中自带与之匹配的显卡驱动，所以务必要删除电脑先前的显卡驱动。安装 ? ? 此处选择“自定义（高级）” ? 勾选所有 ? 一路通过即可。...接下来，解压“cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip”，将一下三个文件夹，拷贝到CUDA安装的根目录下。 ?...这样CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0就已经安装了，下面要进行环境变量的配置。配置环境变量将下面四个路径加入到环境变量中，注意要换成自己的安装路径。

4.5K3 0

深度学习GPU环境Ubuntu16.04+GTX1080+CUDA9+cuDNN7+TensorFlow1.6环境配置

本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。...ln -s /usr/local/anaconda3/bin/pip /usr/local/sbin/pip3 这里是将软连接其添加到 /usr/local/sbin 目录下了，它默认会存在于环境变量中...接下来我们再下载 CUDA 9.0，注意 TensorFlow 1.5 和 1.6 版本依然只是兼容 CUDA 9.0，没有兼容 CUDA 9.1，所以不要下载 9.1，CUDA 9.0 的下载地址是：...TensorFlow 1.6 到现在为止 Python 3.6、CUDA 9.0 和 cuDNN 7.1 就已经安装好了，而且环境变量也配置好了，接下来我们直接安装 TensorFlow 1.6 即可，...TensorFlow 1.6 版本针对 CUDA 9 和 cuDNN 7 做了优化，可以预构建二进制文件。

2K7 0

TASK 1 了解TensorFlow

官网 https://www.anaconda.com/download/#linux 下载linux版的installer sh xxx.sh 为anaconda添加环境变量遇到了无法添加环境变量的困难...7.5.18 版本为7.5，大于7.0 检查cudnn版本 (tensorflow) -> root@JinZili:Public $ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h...从GPU版本与对应的Compute Capability的查阅网址查到，Tesla K40c对应的Compute Capability为3.5，大于3.0 在第四步不要按照它的做法，因为国内连不上外面的连接...版本过高导致的，虚拟机安装的CUDA版本较低，各种lib的版本落后，因此不兼容。...tensorflow版本较低，有些函数名字与新版的不同，导致官方样例无法运行心得以前试图为自己访问外国网站的服务器配置图形界面，但悟性不足，未能解决。

8404 0

Linux Ubuntu配置CPU、GPU通用的tensorflow

首先，建议大家按照文章Linux Ubuntu配置Anaconda与Python环境中提及的内容，首先配置好Anaconda环境；其次，如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库，那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作...这里有必要提一句，其实我们通过前述方法配置的tensorflow库，其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中，从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了...，只要下载了tensorflow库，那么他自身就是CPU与GPU都支持的；我们目前到此为止配置的tensorflow库之所以不能在GPU中加以运行，是因为我们还没有将GPU运算需要的其他依赖项配置好（或者是电脑中完全就没有...但是要注意，网站中给我们的选择，默认是最新的版本，而我们需要根据前文提到的tensorflow库版本与对应的CUDA、cuDNN版本匹配表格，确定我们需要的版本。...这里还是要看一下前文提及的那个tensorflow库版本与对应的CUDA、cuDNN版本匹配表格，明确我们需要下载哪一个版本的cuDNN。

4083 0

适用于Windows 10的深度学习环境设置

要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。这与我（Tamim Mirza）在自己的深度学习项目中使用的程序相同，它对我很有帮助。...深度学习与传统的机器学习技术的不同之处在于，它们可以自动学习图像，视频或文本等数据的表示，无需引入手工编码规则或人类领域知识。...我们将下载9.0版本，因为这是与我们将要安装的框架兼容的版本。...注意：TensorFlow与CUDA Toolkit 9.1和9.2不兼容，因此请仅安装CUDA Toolkit 9.0 下载CUDA Toolkit 9.0：https://developer.nvidia.com...，因此建议使用Anaconda3 现在我们的GPU配置为深度学习，我们需要安装Python解释器，我们将下载Anaconda3 64位发行版，它是一个用于数据科学的开源python包管理器。

4.3K3 0

win10安装tensorflow-gp

一，本机配置 Win10 64bit NVIDIA GeForce GTX 960M Python3.7（Anaconda）二，安装CUDA 亲测，TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0...的版本，所以我们可直接选择cuda10.0的版本 Window10下载CUDA10 安装步骤为： 1）运行.exe可执行和层序。...安装软件会先运行一个系统检查，如果没有软硬件不兼容的情况就能继续进行下一步。若有不兼容情况，系统检查则会报错，无法进行下一步。如果报错了，就最先考虑下是不是自己的显卡不被该版本支持。...三，安装cuDNN cuDNN7.3.1下载下载cuDNN需要自己先在以上网址（cuDNN官网）注册个账号，注册成功后登陆进去选择cuDNN7.3.1下载即可。...打开Anaconda Prompt，输入 pip install tensorflow-gpu 会自动下载并安装tensorflow-gpu 六，安装测试打开pycharm，创建一个test.py文件

8213 0

『带你学AI』开发环境配置之Windows10篇：一步步带你在Windows10平台开发深度学习

系列教程将分为以十一个部分： 1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成） 2....mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --set show_channel_urls yes 同时我们也将...pip install tensorflow==2.3 TensorFlow 2.0/1.15/1.14/1.13.1 gpu版本安装 conda install cudatoolkit=10.0 cudnn...=7 pip install tensorflow-gpu==2.0 TensorFlow 2.0/1.15/1.14/1.13.1 cpu版本安装 pip install tensorflow==2.0...结果如上图所示，TensorFlow 版本信息为 2.3，TensorFlow GPU支持为 True。同时我们也可以在看到其他 GPU 输出信息。

1.6K1 0

带你入门机器学习与TensorFlow2.x

6605 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云