GPU版のTensorflowをインストールするときに、Tensorflowのバージョンによって対応しているCUDAやCuDNNのバージョンや、Pythonのバージョンが異なり、上手く動かないということがあります。
バージョン誤りがないかを確認できるように、以下に対応表を作成しましたので、Tensorflowがうまく動かないという人はまず確認してみてください。
Tensorflow GPUとCUDA, CuDNN, Pythonの対応早見表
バージョンの対応は以下の通りとなりますので、インストールしたTensorflow GPUに合ったバージョンになっているか確認してみてください。
| Tensorflow GPU Version | Python | CUDA | cuDNN |
| tensorflow-2.13.0 | 3.8-3.11 | 11.8 | 8.6 |
| tensorflow-2.12.0 | 3.8-3.11 | 11.8 | 8.6 |
| tensorflow-2.11.0 | 3.7-3.10 | 11.2 | 8.1 |
| tensorflow-2.10.0 | 3.7-3.10 | 11.2 | 8.1 |
| tensorflow-2.9.0 | 3.7-3.10 | 11.2 | 8.1 |
| tensorflow-2.8.0 | 3.7-3.10 | 11.2 | 8.1 |
| tensorflow-2.7.0 | 3.7 – 3.9 | 11.2 | 8.1 |
| tensorflow-2.6.0 | 3.6 – 3.9 | 11.2 | 8.1 |
| tensorflow-2.5.0 | 3.6 – 3.9 | 11.2 | 8.1 |
| tensorflow-2.4.0 | 3.6 – 3.8 | 11.0 | 8.0 |
| tensorflow-2.3.0 | 3.5 – 3.8 | 10.1 | 7.6 |
| tensorflow-2.2.0 | 3.5 – 3.8 | 10.1 | 7.6 |
| tensorflow-2.1.0 | 2.7, 3.5 – 3.7 | 10.1 | 7.6 |
| tensorflow-2.0.0 | 2.7, 3.3 – 3.7 | 10.0 | 7.4 |
| tensorflow_gpu-1.15.0 | 2.7, 3.3 – 3.7 | 10.0 | 7.4 |
| tensorflow_gpu-1.14.0 | 2.7, 3.3 – 3.7 | 10.0 | 7.4 |
| tensorflow_gpu-1.13.1 | 2.7, 3.3 – 3.7 | 10.0 | 7.4 |
| tensorflow_gpu-1.12.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.11.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.10.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.9.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.8.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.7.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.6.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.5.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 9 | 7 |
| tensorflow_gpu-1.4.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 8 | 6 |
| tensorflow_gpu-1.3.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 8 | 6 |
| tensorflow_gpu-1.2.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 8 | 5.1 |
| tensorflow_gpu-1.1.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 8 | 5.1 |
| tensorflow_gpu-1.0.0 | 2.7, 3.3 – 3.6 | 8 | 5.1 |
現在の環境にどのバージョンのCUDAやcuDNNが入っているかを確認する方法については、以下の記事にまとめています。
いろいろな深層学習ライブラリを試したりしているときに、そもそも今自分がインストールしているCUDAのバージョンがいくつだっけ……？ というこ...
tecsingularity.com
2018-10-28 22:58