以下是整理后的CUDA与cuDNN版本对应关系表格: 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 ...
(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(...
(1)根据自己要装的tensorflow-gpu版本确定要下载的CUDA版本; (2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。 二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建...
如果您使用的是Anaconda环境,可以通过conda命令安装PyTorch、CUDA和cuDNN。例如,要安装PyTorch 1.7.0、CUDA 10.2和cuDNN 7.6,可以运行以下命令: conda install pytorch=1.7 torchvision torchaudio -c pytorch 如果您使用的是pip安装,需要指定正确的pip版本。例如,要安装PyTorch 1.7.0,可以使用以下命令: pip install to...
PyTorch CUDA版本与cuDNN的对应关系 在深度学习领域,PyTorch和CUDA是两个非常重要的工具。而为了提高深度学习模型的训练速度,我们经常需要使用GPU加速。而为了充分利用GPU的计算能力,PyTorch依赖CUDA。同时,cuDNN作为深度学习的专用库,进一步提升了在GPU上的性能。本篇文章将介绍PyTorch与CUDA及cuDNN的对应关系,并提供相关...
2、安装cuDNN 解压文件：tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz 将解压...
版本对应: cuDNN和CUDA对应关系CUDA与cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是简单调整性能,同...
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:...
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 ...