如上图所示,英伟达驱动版本为520.61.05,CUDA最高支持的版本为11.8。 3.查看显卡驱动版本号和CUDA版本对应关系 点击该链接:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html,查看英伟达显卡驱动版本和CUDA版本的对应关系。 下图为CUDA工具包和CUDA小版本兼容性所需的最低驱动程序版本: 由于我工作...
输入命令查看GPU支持的CUDA版本: 在NVIDIA的CUDA环境中,你可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的信息,包括它支持的CUDA版本。这个命令是NVIDIA System Management Interface的缩写,它提供了关于NVIDIA GPU设备的详细信息。 在命令行终端中输入以下命令: bash nvidia-smi -q | grep "Cuda Version" 这个命令会查询GPU的详...
7.6版本的cudnn,对cuda也有一定要求。因为2.1.0到2.3.0对应的cudnn为7.6,CUDA为10.1,因此,我们可以选择cudnn为7.6.0、7.6.4、7.6.5的版本。 综上所述,cudnn只能安装7.6.0、7.6.4、7.6.5中的一个,CUDA只能安装10.1.168、10.1.243中的一个,Tensorflow只能从2.1.0到2.3.0中选择一个安装。 我选择的是cud...
查看GPU支持的CUDA版本 针对的是英伟达GPU。操作步骤如下: 打开NVIDIA Control Panel(NVIDIA控制面板) 可以在搜索里直接搜索,如下图所示: 在打开的控制面板中点击“帮助”,如下图所示: 点击“系统信息”,如下图所示: 点击“组件”,像这里的11.6.99,实际向下兼容 但我的显卡是3060ti,应安装CUDA 11以上,如下图所...
以前用cuda10开发的程序在新电脑上运行时会崩溃,检查后发现是cuda10只支持到RTX 2080,而新电脑显卡是RTX 3080 Ti,故而造成崩溃。解决方案:升级cuda到最新版。 下面列出CUDA支持的显卡型号: CUDA SDK 1.0 支持到 1.0 – 1.1 (Tesla) CUDA SDK 1.1 支持到 1.0 – 1.1+x (Tesla) ...
然后,根据您的需求选择合适的PyTorch版本。 在安装PyTorch之前,确保已安装与PyTorch版本兼容的CUDA和cuDNN版本。您可以在PyTorch官方文档或社区资源中查找详细的安装指南。 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: ...
nvidia-cuda-runtime-cu11 nvidia-cublas-cu11 nvidia-cufft-cu12 nvidia-curand-cu12 nvidia-cusolver-cu12 nvidia-cusparse-cu12 nvidia-npp-cu12 nvidia-nvjpeg-cu12 nvidia-cuda-cupti-cu12nvidia-cuda-nvcc-cu12nvidia-nvml-dev-cu12nvidia-cuda-nvrtc-cu12nvidia-nvtx-cu12nvidia-cuda-sanitizer-api-cu12...
NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。 四、检验tensorflow-gpu安装成功 ...
1.打开NVIDIA控制面板 2.点系统属性->组件 画线部分显示支持cuda10.2(低于此版本亦可,不能高于10.2) 3.打开链接 看tensorflow版本和CUDA...