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前言
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所以#xff0c;下载之前先检查好…目录
前言
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tensorflow-gpu的版本要与cuda与cudnn想对应。这点十分重要推荐下载较新的。即tensorflow-gpu2.60及以上cuda11.x及以上cudnn8.x及以上。
所以下载之前先检查好直接csdn搜索就可以找到了
解决了这三者的兼容问题后续的版本问题就会小很多了。
cuda下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
cudnn下载地址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
tensorflow下载教程tensorflow下载_下载tensorflow-CSDN博客 就比如我下载的是tensorflow-gpu2.6.0cuda11.2cudnn8.2.1。 cuda下载 local与network其实一样。前者是直接下载软件后者是下载一个下载cuda的工具。
下载三种都没有什么好注意几乎一直默认就可以了。csdn上都有。
但是要记住cuda与cudnn的下载位置。 正文
配置才是重中之重
其中cuda打开下面的文件位置。
而cudnn中有一个文件cuda我起初直接把文件放在v11.2下但是这样不行反正我不行。
下面介绍一种我试过且行得通的方法。
把cudnn中的bin、lib和include三个文件夹中的所有文件复制到cuda相同名称下的文件夹中如下表格所示
cudacudnnv11.2/bincuda/binv11.2/includecuda/includev11.2/lib/x64cuda/lib/x64
cudnn的目录
好了就这样了。
其中cudnn那个txt文件要不要复制到cuda中看你自己了。 希望我的文章对你有所帮助
