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...
绿框表示显卡驱动安装版本，红框表示能够支持的最高CUDA版本，也就是说你安装的CUDA版本不能高于这个。2...
如果sudo apt 安装的时候没有对应cuda版本的安装选项,可以更换cudnn版本,或者采用3.2或3.3的方案安装。 在下面官网链接下载CUDNN,可以选择最新的11.x cuDNN Archive 下面是官方安装教程链接。通常分为两种安装方式:源码拷贝和deb包安装,这里选择后者,方便些。 NVIDIA cuDNN Documentation 选择对应版本的下载,只用下载一...
1. 配置显卡驱动(必须) 2.基础环境:CUDA,cuDNN(可选) 3.虚拟环境:配置 cudatoolkit(必须) 显卡驱动安装 显卡驱动下载:GeForce® 驱动程序,在此页面找到自己nvidia显卡对应的驱动程序。 宿主机CUDA 配置 如果本机配备独立显卡,且安装显卡驱动后,可以在终端运行nvidia-smi检查显卡的支持的最高CUDA 版本,我手头有...
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
首先查看自己电脑是否为英伟达显卡,如果是则往下进行,查看tensorflow与cuda,cudnn对应版本,网址这里, 1. 下载cuda 网址这里,找历史版本11.2,因为我电脑是3060TI,所以选择了11版本的cuda,cuda版本要低等于cuda驱动的版本。 然后双击安装,点击自定义安装,如下图 ...
开发过程中需要用到GPU时,通常在安装配置GPU的环境过程中遇到问题;比如:安装TensorFlow2.1过程中,想要使用到电脑的显卡来进行开发,但是发现默认需要CUDATOOLKIT=10.1,CUDNN=7.6,安装好后发现无法正常使用GPU来运行程序;大家还需要考虑CUDATOOLKIT和我们电脑显卡驱动的版本是否支持。
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