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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...
pytorch和cudatoolkit版本并不是一一对应的关系,一个pytorch版本可以有多个cudatoolkit版本与之对应。例如1.5.1版本的pytorch,既可以使用9.2版本的cudatoolkit,也可以使用10.2版本的cudatoolkit。 二.下载对应CUDA、找到对应pytorch、下载对应cuDNN 下载CUDA(最好通过迅雷等软件加速下载) 根据上节确定的CUDA版本,我们在官网:...
总结:CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。 (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 ...
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: 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 ...
NVidia 常见显卡架构及 CUDA 兼容性列表 (后两列表头写反了,见谅) GTX 600/700 部分型号为 Fermi 架构 Markdown 版本: | Architecture | Compute Compatibility | GPU Series | | -- | -- | -- | | Kepler | 3.0 | GTX 600*Tesla K10 | Kepler...
cudnn:用于加速DL的算子库。安装时只需要下载对应的tar包,解压后将头文件(include/cudnn*.h)和库(lib64/libcudnn*)复制到cuda对应文件夹下即可。 1 安装目录和版本查看 安装的cuda一般在 /usr/local/ ,通常建立一个软链接,将cuda链接到需要的版本。
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,...
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少,因为在TensorFlow...