cuDNN的安装 在cuDNN的版本中,选择支持该版本的CUDA即可,这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X,说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。 接下来,解压该压缩包,然后复制其中的文件夹 粘贴到CUDA的安装目录下,即完成了cuDNN的安装。 验证是否安装成功 在cmd中进入到demo文件夹:路径为C:\Program Files\NVIDIA ...
我这里使用的是torch=1.7.1,官方推荐的Cuda版本是11.0,因此会用到cuda11.0,与cuda11.0对应的cudnn是8.0.5.39。 1、Cudnn和CUDA的下载 ①网盘下载(推荐): 链接:百度网盘 请输入提取码提取码: kjfm ②官网下载: cuda11.0官网的地址是: cuda11.0官网地址cudnn官网的地址是:需要大家进去后寻找8.0.5.39。 cudnn官...
1. 确保已安装cuda11.2 2. 确保虚拟环境的python版本为python3.8 那么,我们可以通过如下命令行,在虚拟环境中用pip安装pytorch1.9.1这个版本 pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --trusted-host pypi.org --...
(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(...
查看CUDA 版本 方法一: nvcc --version 或 nvcc -V 如果nvcc 没有安装,那么用方法二。 方法二: 去安装目录下查看: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cuDNN 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如果没有,那么可能没有安装 cuDNN。 网上查到使用下面第一...
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 ...
1、下载cuDNN 根据安装好的CUDA版本选择合适的cuDNN版本，注意这里是需要注册登录的：2、安装cuDNN 解压...
三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。
cuDNN和TF版本匹配与否则无所谓(不过CUDA和TF版本必须匹配,所以cuDNN版本和TF版本是间接依赖关系)。 TF:这个没什么好说的。个人经验,别用太新的,如果每次都用最新的,那么进而导致CUDA也要不断更新 CUDA驱动版本:保持最新就好了,CUDA驱动版本要求和CUDA版本匹配,而CUDA又要求cuDNN/TF是匹配的。不过CUDA驱动版本是...