1樓：Stefen
你怎麼選擇gpu和你現在cuda其實關係不是太大我想你肯定裝了Anaconda了吧那就為你的程式建乙個新的環境如果程式中是需要tensorflow-gpu 1.13.1 以我為例那你就在環境中輸入 conda install tensorflow-gpu=1.
13.1
他就會為你的環境適配合適的cuda 和 cudnn這個和你系統中nvidia-smi顯示的cuda版本是不衝突的祝好
2樓：koap
直接用conda install 按照TensorFlow。
不管你自己裝的cuda cudnn什麼版本都可以，因為反正它會自動給你重新按照新的cudatoolkit和cudnn。。
3樓：
tensorflow2.2使用cuda10.2(非常簡單)_YouAreLion的部落格-CSDN部落格_tensorflow2.2對應cuda
4樓：人生如縷
最近剛裝了Cuda10.2，然後使用bazel去手動編譯tf 2.1的原始碼，編譯出來的whl檔案可以成功安裝。
最後使用的時候報錯了一行：
tensorflow
.python
.framework
.errors_impl
.InternalError
:cudaGetDevice
()failed
.Status
:CUDA
driver
version
isinsufficient
forCUDA
runtime
version
因為自己裝的顯示卡驅動太老了，哈哈哈，不過起碼更新下驅動就能用了。
詳情參見：https://
求個贊。
為什麼Google選擇CUDA而不是OpenCL作為TensorFlow的後端？
saturnman 主要是利益問題，OPENCL如果相容各種異構裝置，要同時高效能利用裝置的效能，那麼必然是天量的裝置相關識別和優化，簡直是費力不討好，甚至裝置購買成本都沒辦法搞定。CUDA就好多了，只有英偉達自己家的產品，他們會細緻優化不斷配合不同版本硬體和驅動程式。個人嚴重不看好OPENCL,但...
羅技g102和304怎麼選
看錢行事 2021年3月 G102底價 59，G304底價 139。G102兩年前就公升級成二代，微動 引擎 燈光都加強了。G304沒變化。 由頁 這好像沒啥可糾結的，喜歡無線304，喜歡有線102，反正模具都一樣。我工位上用的304，挺好的，開的效能模式，感覺不到延遲，leader用的102，比我...
ios10 2耗電太快怎麼辦？
終端小哥 首先刷了新系統之後，回退的可能性不大了，所以還是建議通過一些設定進行調整 1.首先如果公升級完系統之後手機發燙，掉電快，首先建議你還原一下所有設定 不等於抹除所有內容 如果你能狠下心，恢復模式或者DFU刷個機 沒有基礎，就不要操作了 2.開啟低電量模式 3.針對性得開啟定位許可權 4.關閉...