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python和tensorflow版本对应_详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系

發布時間:2025/3/20 python 42 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python和tensorflow版本对应_详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

參考官網地址:

CPU

Version

Python version

Compiler

Build tools

tensorflow-1.11.0

3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

tensorflow-1.10.0

3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

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3.5-3.6

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Cmake v3.6.3

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

tensorflow-1.3.0

3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

tensorflow-1.2.0

3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

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3.5

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

tensorflow-1.0.0

3.5

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

GPU

Version

Python version

Compiler

Build tools

cuDNN

CUDA

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Bazel 0.15.0

7

9

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

7

9

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7

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7

9

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7

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7

9

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7

9

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

6

8

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

6

8

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3.5-3.6

MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

5.1

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Cmake v3.6.3

5.1

8

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MSVC 2015 update 3

Cmake v3.6.3

5.1

8

Linux

Version

Python version

Compiler

Build tools

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2.7, 3.3-3.6

GCC 4.8

Bazel 0.15.0

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Bazel 0.10.0

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Bazel 0.4.5

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Bazel 0.4.2

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2.7, 3.3-3.6

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Bazel 0.4.2

Version

Python version

Compiler

Build tools

cuDNN

CUDA

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2.7, 3.3-3.6

GCC 4.8

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7

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2.7, 3.3-3.6

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Bazel 0.9.0

7

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2.7, 3.3-3.6

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6

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2.7, 3.3-3.6

GCC 4.8

Bazel 0.4.2

5.1

8

macOS

CPU

Version

Python version

Compiler

Build tools

tensorflow-1.11.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.15.0

tensorflow-1.10.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.15.0

tensorflow-1.9.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.11.0

tensorflow-1.8.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.10.1

tensorflow-1.7.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.10.1

tensorflow-1.6.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.8.1

tensorflow-1.5.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.8.1

tensorflow-1.4.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.5.4

tensorflow-1.3.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.4.5

tensorflow-1.2.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.4.5

tensorflow-1.1.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.4.2

tensorflow-1.0.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.4.2

GPU

Version

Python version

Compiler

Build tools

cuDNN

CUDA

tensorflow_gpu-1.1.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.4.2

5.1

8

tensorflow_gpu-1.0.0

2.7, 3.3-3.6

Clang from xcode

Bazel 0.4.2

5.1

8

tensorflow的CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 問題解決方案

CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 翻譯過來就是CUDA的驅動程序版本跟CUDA的運行時版本不匹配!

1.CUDA driver version(驅動版本):就是NVIDIA GPU的驅動程序版本;

查看命令:nvidia-smi

我們看到我的GPU的驅動程序版本是:384.81

2.CUDA runtime version(運行時版本):是在python中安裝的cudatoolkit和cudnn程序包的版本

查看命令:pip list

python安裝的cudatoolkit和cudnn程序包版本是:9.2

3.nvidia 驅動和cuda runtime 版本對應關系

運行時版本 ? 驅動版本

CUDA 9.1 ? ? 387.xx

CUDA 9.0 ? ? 384.xx

CUDA 8.0 ? ? 375.xx (GA2)

CUDA 8.0 ? ? 367.4x

CUDA 7.5 ? ? 352.xx

CUDA 7.0 ? ? 346.xx

CUDA 6.5 ? ? 340.xx

CUDA 6.0 ? ? 331.xx

CUDA 5.5 ? ? 319.xx

CUDA 5.0 ? ? 304.xx

CUDA 4.2 ? ? 295.41

CUDA 4.1 ? ? 285.05.33

CUDA 4.0 ? ? 270.41.19

CUDA 3.2 ? ? 260.19.26

CUDA 3.1 ? ? 256.40

CUDA 3.0 ? ? 195.36.15

4.解決方案

從驅動和運行時的版本對應關系來看,版本為384.81的驅動程序 對應的 運行時版本是9.0,也就是說我們在python中安裝cudatoolkit和cudnn程序包版本9.2是過高了。

因為系統中依賴GPU驅動的程序比較多,一般出現這種情況,我們都是更改cudatoolkit和cudnn程序包的版本。

于是,先卸載python中安裝cudatoolkit和cudnn程序包:pip uninstall?cudnn ;?pip uninstall?cudatoolkit

然后安裝對應版本的cudatoolkit和cudnn程序包:pip install?cudatoolkit=9.0;pip install?cudnn

5.為什么會出現這種情況呢:

一般出現這種情況是因為在python中安裝tensorflow的gpu版本時,pip會檢查tensorflow依賴的其他的包,如果依賴的包沒有安裝,則會先安裝最新版本的依賴包。這時候tensorflow的gpu版本依賴cudatoolkit和cudnn程序包,pip就會安裝最新版本的cudatoolkit和cudnn程序包,最終導致gpu驅動版本和cuda運行時版本不匹配。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python和tensorflow版本对应_详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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