cuda与cudnn对应版本
时间: 2023-09-25 16:08:06 浏览: 55
不同版本的CUDA和cuDNN之间有一定的兼容性,需要根据CUDA版本选择相应的cuDNN版本。以下是一些常见的CUDA和cuDNN版本对应关系:
- CUDA 9.0 对应 cuDNN 7.0
- CUDA 9.1 对应 cuDNN 7.1
- CUDA 9.2 对应 cuDNN 7.2
- CUDA 10.0 对应 cuDNN 7.4
- CUDA 10.1 对应 cuDNN 7.5
- CUDA 10.2 对应 cuDNN 7.6
需要注意的是,不同的CUDA版本可能需要不同的驱动程序版本,因此在安装CUDA和cuDNN之前,需要查看官方文档并了解系统的硬件和软件要求。
相关问题
tensorflow与cuda、cudnn对应版本
不同版本的TensorFlow对应的CUDA和cuDNN版本是不同的,以下是一些常见的对应关系:
| TensorFlow版本 | CUDA版本 | cuDNN版本 |
| -------------- | -------- | --------- |
| 2.5 | 11.2 | 8.1 |
| 2.4 | 11.0 | 8.0 |
| 2.3 | 10.1 | 7.6 |
| 2.2 | 10.1 | 7.6 |
| 2.1 | 10.0 | 7.6 |
| 2.0 | 10.0 | 7.4 |
需要注意的是,具体的对应关系还要根据你使用的操作系统和GPU型号来确定,建议在安装前仔细查看TensorFlow官方文档中的系统要求和安装说明。
cuda与cudnn版本对应
CUDA和cuDNN是两个不同的软件,但它们之间有一定的版本对应关系。CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,而cuDNN是一个由NVIDIA提供的深度神经网络库,主要用于加快深度学习模型的训练和推断速度。
在使用cuDNN之前,必须先安装CUDA并设置好环境变量,使cuDNN能够链接到正确的CUDA库。然后,在安装cuDNN时,需要根据CUDA的版本选择对应的cuDNN版本。具体来说,cuDNN是按照CUDA的主版本和次版本进行命名的,例如cuDNN v8.0.5适用于CUDA 11.3版本。因此,用户需要在安装cuDNN之前,先确定自己所使用的CUDA版本,并选择相应的cuDNN版本。
需要注意的是,不同的cuDNN版本可能在同一CUDA版本下有不同的功能和性能表现。因此,在选择cuDNN版本时,除了要考虑CUDA版本之外,还需要根据自己的需求选择合适的cuDNN版本,以获得最佳的深度学习性能。