我选择安装的版本是2.2.0,因此需要安装cudnn7.6+cuda10.1 检查本机显卡显卡所支持的最高的CUDA版本:NVDIA控制面板->系统信息->组件 可以看到目前是11.6的驱动,因此我的显卡最高是可以支持到CUDA11.6版本的。知道了最高支持版本之后,就可以在小于等于该版本的CUDA中选择了。 CUDA安装地址:https://developer.nvidia.c...
1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,如下图所示,本机cuda版本为11.6,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。 操作:单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后,进入 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载,如图所示,本机选择下载的版本...
安装结束后,我们在计算机上点右键,打开属性->高级系统设置->环境变量,可以看到系统中多了CUDA_PATH和CUDA_PATH_V9_0两个环境变量。 我们还需要在环境变量中添加如下几个变量:CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %C...
下载网址(可能需要登录):cuDNN Archive | NVIDIA Developer 找到对应版本(这里选的是v8.1.1),选择windows_x86_64版本下载,得到一个压缩包,把里面的三个目录直接解压到CUDA安装目录,如果提示覆盖则直接覆盖即可 如果要验证cuDNN是否安装成功,则可以按如下步骤: win+R键并输入cmd进入命令行,cd命令进入CUDA根目录下的...
和TensorFlow一样,英伟达CUDA的垄断格局将被打破? 十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。
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 ...
CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。 十年来,机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现,但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA,并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而,随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达...
一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 二、Nvidia 显卡算力 PC显卡算力 笔记本显卡算力 三、名词 CUDA CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
最终安装内容:windows10 + 3060显卡 + tensorflow-gpu 2.10.0 + CUDA 11.2 + cuDNN 8.1 1. 命令行输入nvidia-smi,查看显卡对应的cuda版本。如下图,CUDA Version为12.1,则安装的CUDA版本不能高于12.1。 2. 官网查看tensorflow-gpu和CUDA的版本对应关系。注意:语言一定要切换成英文,中文的内容不全。
首先进入cuDNN的现在网站(若迟迟无法进入网页,选择科学上网),与CUDA下载不同的是,下载cuDNN需要注册一个NV的开发者,注册后即可进入链接下载。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 进入链接后选择如下版本进行下载,一定一定一定要下载正确版本: ...