在安装CUDA之后,接下来需要安装对应版本的CuDNN。请前往NVIDIA官网,找到CuDNN下载页面,选择与您的CUDA版本匹配的CuDNN版本进行下载。下载完成后,将安装包上传到Linux服务器上。 解压CuDNN安装包: tar -xzvf cudnn_installation_file.tar.gz 进入解压后的目录,将CuDNN的文件复制到CUDA的安装目录下: sudo cp cuda/i...
根据安装好的CUDA版本选择合适的cuDNN版本,注意这里是需要注册登录的: 2、安装cuDNN 解压文件: tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz 将解压后的头文件和库复制到cuda目录中: cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include sud...
cuda和nvidia driver 版本对照表: cuda/cudnn和tf 版本对照表:常见命令 nvidia-smi :nvidia driver command, 查看需要的cuda版本和驱动型号,利用率; nvcc -V: cuda toolkit command, 查看实际的cuda版本 cat /u…
1. 查看CUDA版本 方法1: 查看文件 cat /usr/local/cuda/version.txt 方法2: 命令 nvcc --version 2. 查看cudnn版本
1、官网下载和CUDA对应的版本https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2、解压文件 tar -xzvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz 3、执行如下四条命令,注意换成自己的版本。 sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.0/include ...
一、cuda版本与tensorflow版本 按需选择即可,我这里主要是想用tf1,所以选择了1.15的版本 二、配置步骤 下载cuda与cuDNN 首先,cd 切换到自己的路径下,然后下载文件,也可以把已经下载好的文件上传进来 wget下载代码如下: wget -c wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda...
cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cuDNN 版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如果没有,那么可能没有安装 cuDNN。如果是为了使用 PyTorch/TensorFlow,在 Linux 服务器上推荐使用 conda 安装,使用 conda 可以很方便安装 PyTorch/TensorFlow 以及对应版本的 CUDA 和 cuDNN。
在Linux系统中,你可以通过以下步骤来查看CUDA和cuDNN的版本信息: 查看CUDA版本 使用nvcc命令: nvcc是CUDA的编译器驱动程序,可以通过它来查看CUDA版本。在终端中输入以下命令: bash nvcc --version 或者 bash nvcc -V 这将显示CUDA编译器的版本信息,其中包括CUDA的版本号。 检查CUDA目录: 如果CUDA安装在默认位置...