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最新版本相对应的版本。此外,当安装Tensorflow时,可以通过设置环境变量或使用虚拟环境来确保与特定版本的CUDA和cudnn兼容。例如,在Linux系统上,可以使用以下命令安装Tensorflow并指定CUDA和cudnn...
cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多。 二、Pytorch、CUDA版本匹配 各版本Pytorch对应安装包的版本匹配: Environment: PyTorchpytorch和cudatoolkit版本对应关系 三、TensorFlow...
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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:...
cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 可以看到对于win系统,Pytorch支持的版本有10.2,11.3,11.6等。 cuDNN支持的版本有10.2,11.5,11.4等等。 这里我推荐装10.2或者11.3,原因见开头,不多做赘述。这里以11.3为例。 3.下载CUDA 在CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive中,寻找CUDA...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:查找cuda和cudnn版本
一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems https://www.tensorflow.org/install/source_windows 现在NVIDIA的显卡驱动程序已经更新到 10.1版本,最新的支持CUDA 10.1版本的cuDNN为7.5.0 ...
cuDNN v8.3.2 (January 10th, 2022), for CUDA 11.5 cuDNN v8.3.2 (January 10th, 2022), for CUDA 10.2 cuDNN v8.3.1 (November 22nd, 2021), for CUDA 11.5 cuDNN v8.3.1 (November 22nd, 2021), for CUDA 10.2 cuDNN v8.3.0 (November 3rd, 2021), for CUDA 11.5 ...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:确定你的cuda版本和cudnn