tensorflow对应的python版本_详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系
參考官網地址：
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
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3.5-3.6
MSVC 2015 update 3
Cmake v3.6.3
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3.5-3.6
MSVC 2015 update 3
Cmake v3.6.3
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3.5-3.6
MSVC 2015 update 3
Cmake v3.6.3
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3.5-3.6
MSVC 2015 update 3
Cmake v3.6.3
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3.5-3.6
MSVC 2015 update 3
Cmake v3.6.3
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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
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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
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3.5-3.6
MSVC 2015 update 3
Cmake v3.6.3
7
9
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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
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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
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2.7, 3.3-3.6
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Bazel 0.15.0
7
9
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2.7, 3.3-3.6
GCC 4.8
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7
9
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2.7, 3.3-3.6
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7
9
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2.7, 3.3-3.6
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7
9
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2.7, 3.3-3.6
GCC 4.8
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7
9
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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 問題解決方案
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 翻譯過來就是CUDA的驅動程序版本跟CUDA的運行時版本不匹配！
1.CUDA driver version（驅動版本）：就是NVIDIA GPU的驅動程序版本；
查看命令：nvidia-smi
我們看到我的GPU的驅動程序版本是：384.81
2.CUDA runtime version（運行時版本）：是在python中安裝的cudatoolkit和cudnn程序包的版本
查看命令：pip list
python安裝的cudatoolkit和cudnn程序包版本是：9.2
3.nvidia 驅動和cuda runtime 版本對應關系
運行時版本 驅動版本
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.解決方案
從驅動和運行時的版本對應關系來看，版本為384.81的驅動程序 對應的 運行時版本是9.0，也就是說我們在python中安裝cudatoolkit和cudnn程序包版本9.2是過高了。
因為系統中依賴GPU驅動的程序比較多，一般出現這種情況，我們都是更改cudatoolkit和cudnn程序包的版本。
于是，先卸載python中安裝cudatoolkit和cudnn程序包：pip uninstall cudnn ； pip uninstall cudatoolkit
然后安裝對應版本的cudatoolkit和cudnn程序包：pip install cudatoolkit=9.0；pip install cudnn
5.為什么會出現這種情況呢：
一般出現這種情況是因為在python中安裝tensorflow的gpu版本時，pip會檢查tensorflow依賴的其他的包，如果依賴的包沒有安裝，則會先安裝最新版本的依賴包。這時候tensorflow的gpu版本依賴cudatoolkit和cudnn程序包，pip就會安裝最新版本的cudatoolkit和cudnn程序包，最終導致gpu驅動版本和cuda運行時版本不匹配。
到此這篇關于詳解Tensorflow不同版本要求與CUDA及CUDNN版本對應關系的文章就介紹到這了,更多相關Tensorflow CUDA及CUDNN版本對應內容請搜索我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持我們！
本文標題: 詳解Tensorflow不同版本要求與CUDA及CUDNN版本對應關系
本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/330332.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow对应的python版本_详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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