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Quelles combinaisons de versions TensorFlow et CUDA sont compatibles?

J'ai remarqué que certaines versions plus récentes de TensorFlow sont incompatibles avec les anciennes versions de CUDA et de CUDNN. Existe-t-il un aperçu des versions compatibles ou même une liste des combinaisons testées officiellement? Je ne le trouve pas dans la documentation TensorFlow.

tensorflowcudaversioncompatibilitycudnn
70
Fábio

Généralement:

Vérifiez la version de CUDA:

cat /usr/local/cuda/version.txt

et version cDNn:

grep CUDNN_MAJOR -A 2 /usr/local/cuda/include/cudnn.h

et installez une combinaison comme indiqué ci-dessous dans les images ou ici .

Les images suivantes et le lien fournissent un aperçu des combinaisons officiellement supportées/testées de CUDA et TensorFlow sous Linux, macOS et Windows:

Configurations mineures:

Dans la mesure où les spécifications données ci-dessous sont parfois trop larges, voici une configuration spécifique qui fonctionne:

  • tensorflow-gpu==1.12.0
  • cuda==9.0
  • cuDNN==7.1.4

Le fichier correspondant peut être téléchargé ici .

(chiffres mis à jour le 29 juin 2019)

GPU Linux

enter image description here

Linux

enter image description here

gPU macOS

enter image description here

macOS

enter image description here

(chiffre mis à jour le 31 mai 2018)

Les fenêtres

enter image description here

105
Fábio

Le tableau de compatibilité indiqué dans https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations ne contient pas de versions mineures spécifiques pour cuda et cuDNN. Il est généralement indiqué que cuda = 9 et cuDNN = 7. Cependant, si les versions spécifiques ne sont pas remplies, il y aura une erreur.

Pour tensorflow-gpu==1.12.0 et cuda==9.0, la version compatible cuDNN est 7.1.4, téléchargeable à partir de ici après l'enregistrement.

Vous pouvez vérifier votre version de cuda en utilisant
nvcc --version

version cDNu utilisant
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

version tensorflow-gpu utilisant
pip freeze | grep tensorflow-gpu

12
Atul Balaji

Fonctionnement: tensorflow 1.13.1, CUDA 10, CUDNN 7.4.2, python 3.6 (ne fonctionne pas bien avec 3.7 .. 3.7 a de nombreux bogues) Pour Windows 10

4
Ketki Shroff

Vous pouvez utiliser cette configuration pour cuda 10.0 (10.1 ne fonctionne pas à partir du 3/18), cela fonctionne pour moi:

  • flux tensoriel> = 1.12.0
  • tensorflow_gpu> = 1,4

Installer la version tensorflow gpu:

pip install tensorflow-gpu==1.4.0
1
ED-DOUGHMI younes