CUDA版本对应的cuDNN版本 CUDA 11.7 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.6 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.5 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.4 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.3 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.2 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.1 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 11.0 cuDNN 8.x 或更高 CUDA 10.2 cuDNN 7.6...
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...
首先肯定下载最新版,其次必须匹配你的cuda版本,然后Python版本也得合适, 然后操作系统也得匹配,最后,处理器架构得合适。 比如我的计算机是cuda11.6, Python 3.9, Windows10系统64位, 那么就选择torch-1.12.0+cu116-cp39-cp39-win_amd64.whl就好了 所以我的torch版本是 1.12.0 后面所有的包都要基于这个版本对应...
即7500,也就是cudnn的版本为7.5.0版本; (2)在Linux下当然也可以直接查看,但是通过命令更简单,进入到安装目录,执行如下命令: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 即5005,即5.0.5版本的cudnn。 二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系 Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, ...
在安装PyTorch之前,建议查阅官方文档或社区资源,以获取最新和准确的版本对应关系。安装建议: 首先,确定您的GPU型号和操作系统。然后,根据您的需求选择合适的PyTorch版本。 在安装PyTorch之前,确保已安装与PyTorch版本兼容的CUDA和cuDNN版本。您可以在PyTorch官方文档或社区资源中查找详细的安装指南。 如果您使用的是Anaconda...
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:...
nvidia各型号显卡算力、CUDA、cuDNN、驱动对应版本 表 1:显卡型号信息 表 2:CUDA 工具包和 CUDA 最小版本兼容性所需的最低驱动程序版本 GeForce RTX3090 显卡仅支持CUDA11以上的版本。且Pytorch 1.7.0开始支持CUDA11 GPU与CUDA 查看
cuDNN v8.3.3 (March 18th, 2022), for CUDA 10.2 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 ...
cuda/cudnn和tf 版本对照表: 常见命令 nvidia-smi :nvidia driver command, 查看需要的cuda版本和驱动型号,利用率; nvcc -V: cuda toolkit command, 查看实际的cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt : 查看实际的cuda版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 :查看cudnn...