如果安装了多个cuda,实际使用的可能不是/usr/local/cuda/下边的版本,这个时候可以使用nvcc -V指令来查看实际使用的cuda版本。 同理,cudnn的信息在其头文件 cudnn_version.h 里。 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2#旧版cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep ...
具体来说,以下是Tensorflow各个版本与CUDA和cudnn的对应关系: Tensorflow 1.x系列:推荐使用CUDA 8.0和cudnn 5.1版本。 Tensorflow 2.x系列:推荐使用CUDA 10.0和cudnn 7.6版本。 Tensorflow 2.x系列(GPU版本):推荐使用CUDA 11.0和cudnn 8.0版本。 Tensorflow 2.x系列(最新版本):推荐使用与当前CUDA和cudnn最新版本...
这段代码将打印出TensorFlow的GPU设备名称、CUDA和cuDNN的构建信息,以及cuDNN的版本号。 通过以上方法,你可以方便地查看CUDA和cuDNN的版本信息,从而确保你的开发环境配置正确。
查看CUDA 版本 查看cuDNN 版本 使用PyTorch 查看 CUDA 和 cuDNN 版本 References Linux 查看CUDA 版本 方法一: nvcc --version 或 nvcc -V 如果nvcc 没有安装,那么用方法二。 方法二: 去安装目录下查看: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cuDNN 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |...
cuDNN的安装 在cuDNN的版本中,选择支持该版本的CUDA即可,这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X,说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。 接下来,解压该压缩包,然后复制其中的文件夹 粘贴到CUDA的安装目录下,即完成了cuDNN的安装。 验证是否安装成功 ...
同样的,在安装cuDNN时,匹配的CUDA版本只有11.8和12.3,没有12.1,先安装试试吧。 安装完成之后,使用nvcc -V命令查看CUDA是否安装成功。 接下来,先安装Anaconda,下载链接如下: https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
(2)cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,注意,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。 总结:cuDNN与CUDA没有一一对应的关系 (3)CUDA 工具包附带的CUPTI。
2. cuDNN版本需要和安装的CUDA版本对应。3. 可以安装比CUDA Toolkit中自带驱动更新的驱动。接下来科普一...
CUDNN(CUDA Deep Neural Network Library)是用于深度神经网络的GPU加速库,也是CUDA的扩展计算库。 进入Nvidia官网cuDNN下载界面 ,登陆账号后即可下载cuDNN v7.6 一般情况下网速会非常慢,如果你的电脑是win7系统,那么你可以从百度网盘下载cudnn v7.1 for cuda 9.0(win7-64位系统),下载链接: ...
二、CUDA 找到NVIDIA的控制面板,查看自己的驱动版本 查看CUDA的版本,这里看到是11.7 或者win+r输入cmd中输入 nvidia-smi 1. 三、安装pytorch 1.创建虚拟环境 打开anaconda prompt,输入conda create -n pytorch python=3.9(我是命名的pytoch,可以根据自己来命名,python版本我选的是anaconda自带的3.9版本,你们可以自己...