cuda和cudaNN对应版本

### CUDA 和 cuDNN 兼容版本对照表

对于不同版本的 TensorFlow，确保 GPU 加速正常工作需要正确配置 NVIDIA 驱动程序、CUDA 工具包以及 cuDNN 库。以下是针对特定硬件 RTX 3050 Ti (Notebook) 的建议 CUDA 和 cuDNN 版本组合：

| TensorFlow 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|-----------------|---------------|----------------|
| 2.10 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 |
| 2.9 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 |
| 2.8 | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 |
| 2.7 | CUDA 11.0 | cuDNN 8.0 |

为了验证已安装的 NVIDIA 显卡驱动是否支持所需的 CUDA 版本，在命令提示符或终端输入 `nvidia-smi` 命令来确认当前系统的显卡状态和支持的最大 CUDA 版本[^3]。

当准备安装 TensorFlow GPU 版时，请务必先查阅官方文档中的具体依赖项说明，因为随着新版本发布这些需求可能会有所变化[^2]。

#### 示例：查询NVIDIA驱动支持的CUDA版本

nvidia-smi

相关问题

cuda cudann对应版本

不同版本的CUDA和cuDNN是有对应关系的，具体对应关系可以参考NVIDIA官方文档。以下是一些常见的CUDA和cuDNN版本对应关系：

| CUDA版本 | cuDNN版本 |
| -------- | --------- |
| 11.4 | 8.2.x |
| 11.3 | 8.1.x |
| 11.2 | 8.0.x |
| 11.1 | 8.0.x |
| 11.0 | 8.0.x |
| 10.2 | 7.6.x |
| 10.1 | 7.6.x |
| 10.0 | 7.4.x |

linux普通用户安装cuda,cudann

在 Linux 普通用户下安装 CUDA 和 cuDNN 可以按照以下步骤进行：

1. 下载 CUDA 和 cuDNN 安装包，可以去 NVIDIA 官网下载安装包。

2. 安装 CUDA。首先切换到 root 用户下，运行安装脚本，输入以下命令：

   sudo sh cuda_*.run

安装过程中需要回答一些问题，一般来说直接回车就可以了，最后选择是否安装 NVIDIA 驱动，如果已经安装过了，可以选择“否”。

安装完成后，将 CUDA 相关的环境变量添加到用户的 `.bashrc` 文件中（如果是其他 shell，可以修改对应的配置文件），例如：

   export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3. 安装 cuDNN。将下载的 cuDNN 压缩包解压，然后将解压后的库文件复制到 CUDA 的安装目录下，例如：

   sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

注意，这里的路径可能需要根据实际情况进行修改。

4. 最后，重新启动终端或者执行 `source ~/.bashrc` 命令，使环境变量生效。

完成以上步骤后，就可以在普通用户下使用 CUDA 和 cuDNN 了。