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。这是因为cuDNN是专门为CUDA平台上的深度神经网络设计的加速库,它依赖于CUDA的底层功能来实现优化。为了确保兼容性和性能最优,用户需要根据其CUDA版本选择合适的cuDNN版本。 以下是一个关于CUDA与cuDNN版本对应关系的表格示例:...
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...
2、安装cuDNN 解压文件：tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz 将解压...
(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。 CUPTI,即CUDA Profiling Tools Interface(...
各版本 cuDNN 所需最小 CUDA 版本 cuDNN v8.4.0 (April 1st, 2022), for CUDA 11.6 cuDNN v8.4.0 (April 1st, 2022), for CUDA 10.2 cuDNN v8.3.3 (March 18th, 2022), for CUDA 11.5 cuDNN v8.3.3 (March 18th, 2022), for CUDA 10.2 ...
二、查看cuda、cudnn、pytorch、torchvision对应版本 三、安装 3.1 Windows上安装 3.2 Ubuntu上安装 四、小贴士 一、查询可支持的最高cuda版本 在安装显卡驱动的前提下(显卡驱动安装方法),输入: ...
如果sudo apt 安装的时候没有对应cuda版本的安装选项,可以更换cudnn版本,或者采用3.2或3.3的方案安装。 在下面官网链接下载CUDNN,可以选择最新的11.x cuDNN Archive 下面是官方安装教程链接。通常分为两种安装方式:源码拷贝和deb包安装,这里选择后者,方便些。
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cudatoolkits等深度学习包 ...
首先查看自己电脑是否为英伟达显卡,如果是则往下进行,查看tensorflow与cuda,cudnn对应版本,网址这里, 1. 下载cuda 网址这里,找历史版本11.2,因为我电脑是3060TI,所以选择了11版本的cuda,cuda版本要低等于cuda驱动的版本。 然后双击安装,点击自定义安装,如下图 ...