如何使用較低（兼容）版本的 cudatoolkit 和 cudnn 安裝 tensorflowgpu-version

Question

每次我在 anaconda 上安裝tensorflow-gpu時，它會自動安裝帶有最新可用版本的cudatoolkit和cudnn的tensorflow-gpu ，即使它與我已經安裝在我的計算機上的顯卡和 cuda 不兼容，這會在以后產生一個大問題在模擬中。

例如我有 RTX3060 並且我正在安裝tensorflow-gpu 2.5.0 ，我已經安裝了 cuda 11.1 但是當我使用 anaconda 安裝它時

"conda install tensorflow-gpu=2.5.0" 

它將安裝cudatoolkit 11.3.x ...和最先進的可用 cudnn

Answer 1

您可以使用以下兼容cudatoolkit和cudnn版本的命令安裝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'))"

有關分步說明，請參閱此鏈接。