CUDA和cuDNN的版本之间存在一定的对应关系,即每个cuDNN版本通常支持一个或多个特定的CUDA版本。这是因为cuDNN是专门为CUDA平台上的深度神经网络设计的加速库,它依赖于CUDA的底层功能来实现优化。因此,为了确保兼容性和性能最优,用户需要根据其CUDA版本选择合适的cuDNN版本。 2. 官方资源链接 NVIDIA官方网站是查找CUDA...
Tensorflow 2.x系列:推荐使用CUDA 10.0和cudnn 7.6版本。 Tensorflow 2.x系列(GPU版本):推荐使用CUDA 11.0和cudnn 8.0版本。 Tensorflow 2.x系列(最新版本):推荐使用与当前CUDA和cudnn最新版本相对应的版本。此外,当安装Tensorflow时,可以通过设置环境变量或使用虚拟环境来确保与特定版本的CUDA和cudnn兼容。例如,在L...
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 1.2 CUDA的命名...
cuDNN v8.2.4 (September 2nd, 2021), for CUDA 11.4 cuDNN v8.2.4 (September 2nd, 2021), for CUDA 10.2 cuDNN v8.2.2 (July 6th, 2021), for CUDA 11.4 cuDNN v8.2.2 (July 6th, 2021), for CUDA 10.2 cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021), for CUDA 11.3 cuDNN v8.2.1 (June 7th, 20...
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 2.pytorch-gpu库的安装 activate pytorch-gpu ...
1.可以安装新的CUDA 10.0。2. cuDNN版本需要和安装的CUDA版本对应。3. 可以安装比CUDA Toolkit中自带...
cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是NVIDIA为深度学习设计的高性能库,提供了对深度学习最常用的操作(如卷积、池化、激活函数等)的优化实现。 PyTorch、CUDA与cuDNN的版本对应关系 在使用PyTorch时,确保CUDA和cuDNN版本彼此兼容至关重要。PyTorch的官网提供了详细的版本兼容性矩阵。以下是一个示例表格,概述了常用...
参考http://www.imooc.com/wenda/detail/606381 的用户@智慧大石:CUDA 9.0,9.1支持的GCC最高版本为6。 所以必须对GCC回滚到6以下,我选择了5.5版本。 具体方法见: 接下来进入Nvidia官网下载CUDA9.0 将Base Installer和Patch1-4都下载下来。 值得注意的是,CUDA9.0下载界面上只可以选择17.04和16.04的版本。虽然本机...
cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA该版本 已经装完部分,发现版本不匹配准备卸载。 说在前面的话 在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应的Pytorch版本。通过软连接的方式来实现cuda版本的切换。**但是,在win系统下,最好是用相同的支持版本,以免不匹配。**不用纠结是否向下兼容等等问题,...