TensorFlow的版本与CUDA等适配问题

如何安装自己想要的版本GPU TensorFlow版本

 

1.根据自身需求，确定要安装的TensorFlow版本

一个比较简单的方法，找一个普通的服务器环境，首先更新pip，然后执行如下命令，就能列出所有的TensorFlow的版本，接着选择自己要装的版本。

pip3 install tensorflow-gpu==

2.根据要安装的TensorFlow，确定适配的CUDA

这里以tensorflow-gpu==2.2.0为例，可知CUDA 需要10.1,cuDNN需要7.6

https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=zh-cn#gpu_support_2

3. 根据显卡型号+CUDA，确定驱动

一般一个显卡的驱动并不是固定的，可以根据到NVIDIA官网根据自己的显卡型号和自己的CUDA版本去挑选对应的驱动，选取时，指定CUDA版本。这里以Tesla P100为例。

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

点击搜索后，即可下载：

4. 根据TensorFlow版本选取CUDNN

https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey

下载CUDNN需要登录英伟达的账号，没有注册的可以提前注册一个。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive