anacondaの仮想環境でtensorflowにGPUを認識させる

Question

tesorflowを用いて機械学習を行うために一通りインストールしたのですが, うまく行きません　anacondaによる仮想環境を使用しています
GPU RTX3090です

RTX3090では, CUDA11.2, cuDNN8.1 tesorflow2.6.0での環境がテスト済みのビルドとなっていましたが, conda installを利用してのCUDA11.2, cuDNN8.1 tesorflow2.6.0のインストールが上手く行きません．
どなたか教えていただけると幸いです

Answer 1

tesorflow-2.1.0 cudnn 7.6.5 cudatoolkit 10.1.243 keras 2.3.1

GPU RTX3090です

RTX 3090は、
GEFORCE RTX 3090
によると「Ampere アーキテクチャ」なので、
Hardware Requirements
の表で「NVIDIA Ampere GPU architecture」と書かれてるところのCUDAとcuDNNのバージョンの組み合わせの中から選ぶ必要があります

また、TensorFlowはバージョンによって、組み合わせて使えるCUDAとcuDNNのバージョンが決まってるので、使いたいTensorFlowのバージョンに合わせてCUDAとcuDNNのバージョンを選ぶ必要があります
おそらく、
ソースからのビルド
や
Windows でのソースからのビルド
の「テスト済みのビルド構成」の表に書かれてるバージョンなら使えると思いますが、どれかのバージョンでは表が間違っていたので、実際入れてみないと正確なところは分かりません
入れてみて使えなかったら、使えるバージョンの組み合わせをググる等して調べて、入れ直すことになります

Comments

[退会済みユーザー]

回答ありがとうございます．初歩的な質問なのですが、~./bashrcにパスを追記する方法がわかりません．vi ~./bashrcで表示された画面の末尾に追記すれば良いのでしょうか？　ubuntuです

[jbpb0]

> vi ~./bashrcで表示された画面の末尾に追記すれば良いのでしょうか？

上記が「./bashrc」の本当の末尾という意味で、PATHの先頭か末尾に新規パスを追加するのなら、そうです

「./bashrc」が縦に長い(行が多い)場合は、
vi ~./bashrc
で表示された画面の末尾よりも下にファイルは続いてるので、ファイルの一番下までカーソルを移動させないと、「./bashrc」の本当の末尾は見えません