cuda12.4装cudnn版本

### 适用于 CUDA 12.4 的 CuDNN 版本兼容性及安装指南

#### 安装环境准备
为了确保能够顺利安装与 CUDA 12.4 兼容的 CuDNN 版本，在开始之前需确认已正确安装了指定版本的 CUDA 工具包。对于 CUDA 12.4，推荐使用 conda 来管理依赖关系并简化安装过程。

conda install cudatoolkit=12.4

此命令将会在当前环境中安装 `cudatoolkit=12.4` 工具包[^1]。

#### 查找适用的 CuDNN 版本
针对 CUDA 12.4 的具体 CuDNN 版本信息可查阅 NVIDIA 官方发布的兼容性列表或文档说明。一般情况下，较新的 CUDA 版本会匹配相应的新版 CuDNN。因此建议选择最新稳定版的 CuDNN 进行尝试，但务必验证其确实支持所使用的 CUDA 12.4。

#### 手动安装 CuDNN 文件
如果采用手动方式安装，则需要先从 NVIDIA 官网获取对应的 CuDNN 库文件，并按照官方指导完成解压操作：

- 解压下载获得的 CuDNN 压缩包后，将得到一个名为 cuda 的目录；
- 将该目录内的 bin、include 和 lib 子目录里的全部内容复制到现有的 CUDA 安装路径下相应的子目录内，默认位置通常是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4\[^2]；

#### 验证安装成功与否
最后一步是检验 CuDNN 是否已经成功加载至系统中。可以通过 Python 脚本来测试 TensorFlow 或 PyTorch 等框架能否识别出可用的 GPU 加速功能作为间接证明手段之一。