CUDNN和CUDA版本对应关系：①cuDNN 8.x系列对应CUDA 10.2、11.0、11.1、11.2、11.3、11.4、11.5、11.6、11.7、11.8等版本。例如在深度学习项目中，若使用CUDA 11.2，搭配cuDNN 8.x能让神经网络模型的训练和推理在GPU上高效运行。②cuDNN 7.6.5对应CUDA 10.0、10.1、10.2
如果安装了多个cuda,实际使用的可能不是/usr/local/cuda/下边的版本,这个时候可以使用nvcc -V指令来查看实际使用的cuda版本。 同理,cudnn的信息在其头文件 cudnn_version.h 里。 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2#旧版cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep ...
(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(...
3.1、进入cuDNN Archive | NVIDIA Developer,选择对应CUDA版本以及操作系统版本进行安装 3.2、解压缩该文件 将该文件夹中bin、include、lib下的文件复制到CUDA安装路径下的bin、include、lib文件夹中 3.3、加入系统变量 进入高级系统设置 进入环境变量 将如下路径(依据安装路径不同)加入到系统变量中 C:\Program Files\...
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 显示：#define CUDNN_...
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。
cuda版本最新是10.0。 但目前最适合我们的则是9.2或者9.1。 如果我们因为某些原因想同时使用两个版本的话,应该怎么样呢? 很简单!一起按步骤来吧。 安装cuda和cudnn 关于具体的安装步骤可以查看这个网址:https://cloud.tencent.com/developer/article/1150185 ...
CUDNN(CUDA Deep Neural Network Library)是用于深度神经网络的GPU加速库,也是CUDA的扩展计算库。 进入Nvidia官网cuDNN下载界面 ,登陆账号后即可下载cuDNN v7.6 一般情况下网速会非常慢,如果你的电脑是win7系统,那么你可以从百度网盘下载cudnn v7.1 for cuda 9.0(win7-64位系统),下载链接: ...
在conda虚拟环境下,查看已安装的CUDA和cuDNN的版本信息可以通过以下步骤完成: 打开终端或命令行界面,并激活conda虚拟环境。确保你已经安装了CUDA和cuDNN相关的包。 输入以下命令来查看已安装的CUDA版本: conda list cudatoolkit 该命令将列出已安装的cudatoolkit包及其版本信息。在输出结果中,找到对应于CUDA的版本号。
这段代码将打印出TensorFlow的GPU设备名称、CUDA和cuDNN的构建信息,以及cuDNN的版本号。 通过以上方法,你可以方便地查看CUDA和cuDNN的版本信息,从而确保你的开发环境配置正确。