CUDA和cuDNN的版本之间存在一定的对应关系。每个cuDNN版本通常支持一个或多个特定的CUDA版本。为了确保兼容性和性能最优,你需要根据你已安装的CUDA版本选择合适的cuDNN版本。 访问NVIDIA的cuDNN下载页面。 在该页面上,你可以看到所有可用的cuDNN版本以及它们支持的CUDA版本。 选择与你已安装的CUDA版本相匹配的cuDNN版...
pytorch cudnn与cuda对应版本 包括4点: 1、安装Anaconda 2、安装CUDA 3、安装PyTorch 4、安装PyCharm 本次由于选择的PyTorch是1.4版本,支持的是CUDA10.1,所以CUDA安装的版本是10.1。 一、安装Anaconda 1、win10 Anaconda官网https://www.anaconda.com/distribution/如下图,选择 根据自己的电脑位数进行选择,下载后安装...
我的CUDA可以是10.1版本,则torch1.4.0,torchvision0.5.0。 下载对应的cuDNN 通过网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10,查找与下载CUDA版本对应的cuDNN版本,如下: 我这里CUDA为10.1版本,则cuDNN选择下载v8.0.2版本,Windows10: 压缩包:cudnn-10.1-windows10-x64-v8.0.2.39 三...
PyTorch 1.2.0 - CUDA 10.0, cuDNN 7.6 PyTorch 1.4.0 - CUDA 10.1, cuDNN 7.6 PyTorch 1.5.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.6.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.7.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.8.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.9.0 - CUDA 11.0, cuDNN 8.0 PyTorch ...
CUDA和Pytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA该版本 已经装完部分,发现版本不匹配准备卸载。 说在前面的话! 在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应的Pytorch版本。通过软连接的方式来实现cuda版本的切换。**但是,在win系统下,最好是用相同的支持版本,以免不匹配。**不用...
1、下载cuDNN 根据安装好的CUDA版本选择合适的cuDNN版本，注意这里是需要注册登录的：2、安装cuDNN 解压...
CUDA和Pytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA该版本 已经装完部分,发现版本不匹配准备卸载。 说在前面的话 在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应的Pytorch版本。通过软连接的方式来实现cuda版本的切换。**但是,在win系统下,最好是用相同的支持版本,以免不匹配。**不用纠...
CUDA和cuDNN各版本下载及版本对应关系 https://blog.csdn.net/mbdong/article/details/121769951 RTX3060 cuda11.3一条命令安装pytorch1.10.0 检查GPU驱动版本 在命令行输入nvidia-smi指令就能看到自己nvidia的驱动版本 NVIDIA官网,看下CUDA版本以及GPU驱动的对应关系:...
总结:CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。 (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 ...