脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → Tensorflow CUDA及CUDNN版本对应

详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系

 更新时间：2020年08月04日 10:47:56   作者：LoveWeeknd  
这篇文章主要介绍了详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

参考官网地址：

Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

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
tensorflow-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3
tensorflow-1.4.0 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
tensorflow-1.1.0 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
tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 3.5 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 5.1 8

Linux端：https://tensorflow.google.cn/install/source

Linux

Version Python version Compiler Build tools
tensorflow-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0
tensorflow-1.9.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0
tensorflow-1.8.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0
tensorflow-1.7.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0
tensorflow-1.6.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0
tensorflow-1.5.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.8.0
tensorflow-1.4.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4
tensorflow-1.3.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5
tensorflow-1.2.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5
tensorflow-1.1.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2
tensorflow-1.0.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2

Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA
tensorflow_gpu-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9
tensorflow_gpu-1.9.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.11.0 7 9
tensorflow_gpu-1.8.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.10.0 7 9
tensorflow_gpu-1.7.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
tensorflow_gpu-1.6.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.9.0 7 9
tensorflow_gpu-1.5.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.8.0 7 9
tensorflow_gpu-1.4.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.5.4 6 8
tensorflow_gpu-1.3.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 6 8
tensorflow_gpu-1.2.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.5 5.1 8
tensorflow_gpu-1.1.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.4.2 5.1 8
tensorflow_gpu-1.0.0 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 问题解决方案

CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 翻译过来就是CUDA的驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配！

1.CUDA driver version（驱动版本）：就是NVIDIA GPU的驱动程序版本；

查看命令：nvidia-smi

我们看到我的GPU的驱动程序版本是：384.81

2.CUDA runtime version（运行时版本）：是在python中安装的cudatoolkit和cudnn程序包的版本

查看命令：pip list

python安装的cudatoolkit和cudnn程序包版本是：9.2

3.nvidia 驱动和cuda runtime 版本对应关系

运行时版本   驱动版本
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.解决方案

从驱动和运行时的版本对应关系来看，版本为384.81的驱动程序 对应的 运行时版本是9.0，也就是说我们在python中安装cudatoolkit和cudnn程序包版本9.2是过高了。

因为系统中依赖GPU驱动的程序比较多，一般出现这种情况，我们都是更改cudatoolkit和cudnn程序包的版本。

于是，先卸载python中安装cudatoolkit和cudnn程序包：pip uninstall cudnn ； pip uninstall cudatoolkit

然后安装对应版本的cudatoolkit和cudnn程序包：pip install cudatoolkit=9.0；pip install cudnn

5.为什么会出现这种情况呢：

一般出现这种情况是因为在python中安装tensorflow的gpu版本时，pip会检查tensorflow依赖的其他的包，如果依赖的包没有安装，则会先安装最新版本的依赖包。这时候tensorflow的gpu版本依赖cudatoolkit和cudnn程序包，pip就会安装最新版本的cudatoolkit和cudnn程序包，最终导致gpu驱动版本和cuda运行时版本不匹配。

到此这篇关于详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系的文章就介绍到这了,更多相关Tensorflow CUDA及CUDNN版本对应内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • python与matlab一些常用函数互转问题

    python与matlab一些常用函数互转问题

    这篇文章主要介绍了python与matlab一些常用函数互转,包括十六进制字节流数据的相关知识，本文通过示例代码给大家讲解的非常详细，需要的朋友可以参考下
    2022-12-12
  • Python获取协程返回值的四种方式详解

    Python获取协程返回值的四种方式详解

    这篇文章主要为大家介绍了Python中获取协程返回值的四种方法的示例代码，文中的代码详细易懂，对我们学习Python有一定的帮助，需要的朋友可以了解一下
    2021-12-12
  • pandas初学者容易犯的六个错误总结

    pandas初学者容易犯的六个错误总结

    Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建,Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数据集所需的工具,这篇文章主要给大家介绍了总结介绍了pandas初学者容易犯的六个错误,需要的朋友可以参考下
    2021-10-10
  • python使用pandas读取json文件并进行刷选导出xlsx文件的方法示例

    python使用pandas读取json文件并进行刷选导出xlsx文件的方法示例

    这篇文章主要介绍了python使用pandas读取json文件并进行刷选导出xlsx文件的方法,结合实例形式分析了python调用pandas模块针对json数据操作的相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
    2023-06-06
  • Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的

    Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的

    这篇文章主要介绍了Tensorflow tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积的，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-04-04
  • python Django模板的使用方法

    python Django模板的使用方法

    这篇文章主要为大家介绍了python Django模板的使用方法，代码很详细，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2016-01-01
  • 不到20行实现Python代码即可制作精美证件照

    不到20行实现Python代码即可制作精美证件照

    这篇文章主要介绍了不到20行实现Python代码即可制作精美证件照，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-04-04
  • Windows下多版本Python共享Poetry测试安装

    Windows下多版本Python共享Poetry测试安装

    这篇文章主要为大家介绍了Windows下多版本Python共享Poetry的测试安装配置，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
    2023-05-05
  • Python多进程写入同一文件的方法

    Python多进程写入同一文件的方法

    今天小编就为大家分享一篇Python多进程写入同一文件的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-01-01
  • Django 请求Request的具体使用方法

    Django 请求Request的具体使用方法

    这篇文章主要介绍了Django 请求Request的具体使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-11-11

最新评论