如何解决Python、Tensorflow、Cuda 和 Cudnn 兼容性
我正在尝试使用 GPU 而不是 CPU 来构建我的机器学习环境。我尝试了很多版本,但没有一个版本检测到我的 GPU。所以,我猜这是一个兼容性问题。 是否有一个列表,说明哪些版本应该一起使用?
解决方法
这是英伟达的 CUDA-cuDNN 兼容性图表:
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/support-matrix/index.html
我建议您从这里开始,让 CUDA 和 cuDNN 工作(我认为这些是最密集的,并且依赖于硬件/驱动程序),然后使用此表添加 Tensorflow:
https://www.tensorflow.org/install/source#gpu
如果您此时正在纠结(我肯定去过那里),我绝对建议您尝试使用 Nvidia 的 CUDA Docker 容器:
https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
您基本上安装了 Nvidia Container Toolkit 和 Docker,其余的都为您处理。如果您运行的是 Windows(并且不知何故没有将您的机器启动到最近的墙上),他们有一个支持 WSL2 的测试版。
祝你好运!
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