tensorflow、pytorch与cuda和python的版本对应

tensorflow-CPU

 

tensorflow-GPU

使用GPU版本，记得安装CUDA和cuDNN。

 

安装命令

pip install tensorflow==version
pip install tensorflow-gpu==version

 

下载地址

CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cuDNN：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn

下载下来之后进行解压，然后将解压出来的
（1）\cuda\bin\文件夹下的cudnn64_7.dll复制到CUDA安装目录\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\文件夹中
（2）\cuda\include\文件夹下的cudnn.h复制到CUDA安装目录\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include\文件夹中
（3）\cuda\lib\x64\文件夹下的cudnn.lib复制到CUDA安装目录\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64\文件夹中

CUDA版本查看

命令行输入nvcc --version

 

 

 

 cuDNN版本查看

进入 cuda 的安装路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include

找到 cudnn.h 或者 cudnn_version.h 选中，以记事本方式打开。

 

 版本即为8.1.1

自己电脑需要安装哪个版本的 Cuda

 打开NVDIA 控制面板。桌面右键打开或者右下角任务栏右键选择打开。选择系统信息。选择组件，下图方框处就是你电脑对应需要安装的 Cuda 版本

 

 pytorch的版本对应：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html