如何使用较低（兼容）版本的 cudatoolkit 和 cudnn 安装 tensorflowgpu-version

Question

每次我在 anaconda 上安装tensorflow-gpu时，它会自动安装带有最新可用版本的cudatoolkit和cudnn的tensorflow-gpu ，即使它与我已经安装在我的计算机上的显卡和 cuda 不兼容，这会在以后产生一个大问题在模拟中。

例如我有 RTX3060 并且我正在安装tensorflow-gpu 2.5.0 ，我已经安装了 cuda 11.1 但是当我使用 anaconda 安装它时

"conda install tensorflow-gpu=2.5.0" 

它将安装cudatoolkit 11.3.x ...和最先进的可用 cudnn

Answer 1

您可以使用以下兼容cudatoolkit和cudnn版本的命令安装tensorflow-gpu 。

conda install -c conda-forge cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1.0
#It is recommended to use pip to install TensorFlow since it is  officially released to PyPI.
python3 -m pip install tensorflow-gpu==2.5.0
# Verify install:
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

有关分步说明，请参阅此链接。