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...
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...
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: 可以看到要使用CUDA11.3,那么需要将显卡的驱动更新至...
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
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1. 即可查看cuDNN的安装信息,说明安装成功。 #define CUDNN_MAJOR 7 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5 1. 2. 3. 三 安装Anaconda conda是一个开源的包、环境管理器/系统,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包...
1.查询支持的最高版本 首先安装之前要先检查我们显卡所支持的最高的CUDA版本: 目前是11.6的驱动,因此我的显卡最高是可以支持到CUDA11.6版本的。 知道了我们的最高支持版本之后,我们就可以在小于等于该版本的CUDA中选择了。 2.查询Pytoch与cuDNN版本
叠加上nvidia driver, CUDA, cuDNN, tensorRT, pytorch等多种组合，经常会遇到版本不兼容导致环境部署...
NVIDIA显卡驱动版本,CUDA版本,cudnn版本之间关系及如何选择 以下的所有版本,所有要关注显卡驱动能支持的最高CUDA版本。 获得显卡驱动能支持的最高cuda版本,有两个方法,一是参考显卡驱动的ReleaseNotes,其中会有能支持的CUDA最高版本。显卡驱动版本号与CUDA版本号对应关系https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-rele...
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 ...