tensorflow-gpu与cuda 关系

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow-gpu与cuda 关系相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu版本,如1.14、1.15和2.0,要安装CUDA10.0,不要安装最新的CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件,而导致GPU版本的tensorflow无法使用。

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CUdnn与CUDA的对应关系

NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10
目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的

检验tensorflow-gpu安装成功

import  tensorflow as tf 
a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3], name='a')
b = tf.constant([1.0,2.0,3.0], shape = [3], name='b')
c = a +b
sess = tf.Session(config = tf.ConfigProto(log_device_placement =True))
print(sess.run(c))

如果出现错误

ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory

##那么在终端输入以下命令(未测试):

sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64

nvidia-cuda 镜像地址
https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=4

anaconda python 版本对应关系

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以上是关于tensorflow-gpu与cuda 关系的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

cuda8.0如何安装TensorFlow-gpu?

安装TensorFlow-gpu

Tensorflow-gpu 问题(CUDA 运行时错误:设备内核映像无效)

Anaconda 中的 Tensorflow-Gpu 和 Cuda 驱动程序存在问题

已安装 Tensorflow-gpu、CUDA 和 cudnn,但发现 GPU 设备但未使用 [重复]

win10安装CUDA CUDNN tensorflow-gpu