此外,安装CUDA和cuDNN时,请确保您的系统驱动程序版本与CUDA版本兼容。您可以通过NVIDIA官方网站或相关社区论坛查找特定显卡型号与CUDA版本的兼容性信息。 最后,为了验证安装是否正确,您可以运行一些CUDA和cuDNN的示例程序或测试脚本,以确保一切按预期工作。
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 Toolkit本地安装包时内含特定版本Nvidia显卡驱动的,所以只选择下载CUDA Toolkit就足够了,如果想安装其他版本的显卡驱动就下载相应版本即可。 所以,NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包本身是不具有捆绑关系的,也不是一一对应的关系,只不过是离线安装的CUDA工具包会默认携带与之匹配的最新的驱动程序。 注意事项:NVIDIA的显卡驱...
但一般不建议使用最新版本的,因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载,所以最好选CUDA 12.0以前的一到两个版本,我这里选择的是CUDA 11.6,可以从pytorch官网(官网:https://pytorch.org/get-started/locally/)中可以看到,目前的CUDA版本一般是11.6和11.7(2023年1月9日)。
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 ...
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
在安装PyTorch之前,了解其与CUDA和cuDNN的版本对应关系非常重要。不匹配的版本可能会导致运行错误或性能问题。以下是一些常见的PyTorch版本与CUDA和cuDNN的对应关系: PyTorch 0.4.0 - CUDA 9.0, cuDNN 7.0 PyTorch 1.0.0 - CUDA 9.2, cuDNN 7.2 PyTorch 1.2.0 - CUDA 10.0, cuDNN 7.6 PyTorch 1.4.0 - CUDA...
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465.89以上 1、pytorch-gpu环境的创建与激活 conda create –n pytorch-gpu python=3.7 activate pytorch-gpu ...
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...