python3.9兼容的tensorflow-gpu、pandas版本
时间: 2023-09-03 20:11:06 浏览: 457
目前,TensorFlow 2.4.0是兼容Python 3.9的最新版本。你可以使用以下命令安装:
```
pip install tensorflow-gpu==2.4.0
```
对于 Pandas,最新的版本(1.2.0)也兼容 Python 3.9,你可以使用以下命令安装:
```
pip install pandas==1.2.0
```
请注意,你需要安装与你的操作系统和CUDA版本兼容的TensorFlow GPU版本。如果你的CUDA版本不兼容最新的TensorFlow GPU版本,请安装一个与你的CUDA版本兼容的旧版本的TensorFlow GPU。
相关问题
cudaV12.0和python3.9兼容的tensorflow-gpu、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本
下面是 CUDA 12.0 和 Python 3.9 兼容的 TensorFlow-GPU、Pandas、NumPy、cuDNN、CUDA Toolkit 版本的列表:
- TensorFlow-GPU: 2.4.0 或更高版本
- Pandas: 1.2.0 或更高版本
- NumPy: 1.19.4 或更高版本
- cuDNN: 8.0.4 或更高版本(需要匹配你的 CUDA 版本)
- CUDA Toolkit: 11.0 或更高版本
请注意,这些版本仅供参考,你需要根据你的操作系统和硬件配置选择适合你的版本。如果你的硬件配置不同,你需要查找适合你的版本。另外,请确保你的操作系统和硬件符合 TensorFlow-GPU、cuDNN 和 CUDA Toolkit 的最低要求。
和tensorflow-gpu2.6.0、cudaV12.0、python3.9兼容的keras、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本
对于和tensorflow-gpu2.6.0、cudaV12.0、python3.9兼容的keras、pandas、numpy、cudnn、cudatoolkit版本,可以使用以下组合:
- Keras 2.6.0
- Pandas 1.3.3
- Numpy 1.19.5
- CuDNN 8.2.4 (需要根据你的CUDA版本下载对应的CuDNN版本)
- CuDAtollkit 11.4(需要安装和CUDA版本对应的CuDAtollkit版本)
请注意,以上版本仅供参考,实际使用时需要根据具体情况进行调整。此外,还要注意安装顺序,应先安装CUDA和CuDNN,再安装TensorFlow和Keras等其他库。
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