Win11,cuda11.6对应的cudnn版本和tf-gpu版本
时间: 2023-10-10 07:07:45 浏览: 86
对于 Windows 11 操作系统和 CUDA 11.6,推荐使用以下版本的 cuDNN 和 TensorFlow GPU:
- cuDNN 8.2.4
- TensorFlow GPU 2.6.0
请注意,具体版本的 cuDNN 和 TensorFlow GPU 还取决于您使用的 NVIDIA GPU 和 Python 版本。您可以根据自己的需求进行选择和安装。
相关问题
cuda11.6对应的tensorflow-gpu版本是多少
CUDA 11.6 对应的 TensorFlow-GPU 版本是 TensorFlow 2.7.0。您可以通过以下命令安装:
```
pip install tensorflow-gpu==2.7.0
```
请注意,您还需要安装与 CUDA 11.6 兼容的 cuDNN 版本。具体的 cuDNN 版本取决于您的操作系统和 GPU 架构。您可以在 NVIDIA 的官方网站上查找与 CUDA 11.6 兼容的 cuDNN 版本。
支持cuda11.6的cudnn
目前(2021年10月),NVIDIA官方尚未发布CUDA 11.6版本,因此也没有支持该版本的cuDNN。截止到目前为止,最新的CUDA版本是CUDA 11.5,而对应的cuDNN版本是cuDNN 8.3。
cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是NVIDIA专门为深度学习框架提供的加速库。它通过优化GPU上的卷积、池化、归一化等计算,提高深度学习模型的训练和推断速度。与CUDA相对应,cuDNN提供了一套与GPU紧密集成的API,利用GPU的并行计算能力,加速深度学习任务的执行。
通常情况下,cuDNN的版本与对应的CUDA版本紧密相关。每个cuDNN版本都有对应的CUDA版本要求,以保证兼容性和稳定性。因此,在选择cuDNN版本时,需要根据已经安装的CUDA版本来确定合适的cuDNN版本。只有在NVIDIA官方发布了支持CUDA 11.6的cuDNN版本,我们才能使用CUDA 11.6和cuDNN的组合来进行深度学习任务的加速。
总结来说,目前还没有支持CUDA 11.6的cuDNN版本。如果你计划使用CUDA 11.6进行深度学习开发,建议保持关注NVIDIA官方的更新,以获取最新的cuDNN版本,并确保选择与CUDA版本兼容的cuDNN版本来提高深度学习模型的性能。