CUDA,cudnn一些常见版本问题
- 最好的方法是官网说明：
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
| 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 |
- 驱动的版本，参考：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
| CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version | Windows x86_64 Driver Version |
|---|---|---|
| CUDA 10.0.130 | >= 410.48 | >= 411.31 |
| CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) | >= 396.37 | >= 398.26 |
| CUDA 9.2 (9.2.88) | >= 396.26 | >= 397.44 |
| CUDA 9.1 (9.1.85) | >= 390.46 | >= 391.29 |
| CUDA 9.0 (9.0.76) | >= 384.81 | >= 385.54 |
| CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) | >= 375.26 | >= 376.51 |
| CUDA 8.0 (8.0.44) | >= 367.48 | >= 369.30 |
| CUDA 7.5 (7.5.16) | >= 352.31 | >= 353.66 |
| CUDA 7.0 (7.0.28) | >= 346.46 | >= 347.62 |
- Google一下发现是tensorflow1.5.0版本只支持cuda9.0
- I downgrade to tensorflow version 1.4.0 and keras version 2.0.8. 否则版本运行有错: https://github.com/keras-team/keras/issues/9621
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 即可查询 同理，cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 即可查询
- 手欠把
CUDA升级到了9.0，然后发现cuDNN必须升级到7.0才支持。于是顺手把cuDNN升级到了7.0。然后发现在Python中导入Tensorflow报错。一查才知道tensorflow 1.3只支持CUDA8.0和cuDNN6.0.想把CUDA和cuDNN降级回去，却发现Nvidia官网6.0版本的cuDNN下载不下来了。 需要注意的第一点是，在配置时，vs2013=Microsoft Visual Studio 12.0，vs2015=Microsoft Visual Studio 14.0。建议CUDA9.1使用VS2015，CUDA8.0使用VS2013。本质上并没有区别，但为了区分方便而已。需要注意的第二点是，两者可以安装在一台电脑上并不冲突。作者在搜索度娘时有人回答：可以同时安装，但必须先安装低版本（CUDA8.0）再安装高版本（CUDA9.0/9.1），对此笔者并没有证实，不知道所言是否正确。但为了电脑不会出什么差错，我还是先安装了8.0，再安装了9.1.实测并不冲突，可以兼容。需要注意的第三点是，CUDA8.0对应的cuDNN版本是5.1，CUDA9.0对应的cuDNN7.0。同时，cuDNN可以同时安装在CUDA8.0和9.0中，而cuDNN7.0只能对CUDA9.0及以上适用。(深度学习配置CUDA8.0/9.0及对应版本cuDNN安装)
- cudnn版本对应 + tf版本支持对应
NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. Download cuDNN v7.1.2 (Mar , ), for CUDA 9.1
Download cuDNN v7.1.2 (Mar , ), for CUDA 9.0
Download cuDNN v7.1.2 (Mar , ), for CUDA 8.0
Download cuDNN v7.1.1 (Feb , ), for CUDA 9.1
Download cuDNN v7.1.1 (Feb , ), for CUDA 9.0
Download cuDNN v7.1.1 (Feb , ), for CUDA 8.0
Download cuDNN v7.0.5 (Dec , ), for CUDA 9.1
Download cuDNN v7.0.5 (Dec , ), for CUDA 9.0
Download cuDNN v7.0.5 (Dec , ), for CUDA 8.0
Download cuDNN v7.0.4 (Nov , ), for CUDA 9.0
Download cuDNN v7.0.4 (Nov , ), for CUDA 8.0
Download cuDNN v6. (April , ), for CUDA 8.0
Download cuDNN v6. (April , ), for CUDA 7.5
Download cuDNN v5. (Jan , ), for CUDA 8.0
Download cuDNN v5. (Jan , ), for CUDA 7.5
Download cuDNN v5 (May , ), for CUDA 8.0
Download cuDNN v5 (May , ), for CUDA 7.5
Download cuDNN v4 (Feb , ), for CUDA 7.0 and later.
Download cuDNN v3 (September , ), for CUDA 7.0 and later.
Download cuDNN v2 (March ,), for CUDA 6.5 and later.
Download cuDNN v1 (cuDNN 6.5 R1)
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