cudnn 7.6.5 和 cuda 11

CUDNN 7.6.5是英伟达深度学习库的一个版本，而CUDA 11是英伟达计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture）的最新版本。两者都是英伟达公司为GPU计算提供的关键软件库。

CUDNN库是为了优化深度学习算法的运行速度和性能而设计的。它提供了一系列用于加速深度神经网络的函数和工具。CUDNN 7.6.5版本相较于之前的版本进行了一些改进和优化，以提高深度学习的训练和推理速度。通过使用CUDNN库，用户可以更快地进行深度学习任务，无论是在训练模型还是进行推理。

而CUDA是一种并行计算平台和编程模型，它允许开发人员使用标准的C/C++语言编写GPU加速的计算代码。CUDA 11是该平台的最新版本，为开发人员提供了更多的功能和性能优化。它支持包括新的硬件架构和特性在内的最新GPU，并提供了更好的性能和可编程性。CUDA 11还引入了一些新功能，例如统一内存的改进，使得CPU和GPU之间的内存访问更加方便和高效。

总结起来，CUDNN 7.6.5和CUDA 11都是为GPU计算提供优化和加速的软件库和平台。CUDNN主要用于加速深度学习算法，而CUDA则是用来编写GPU加速计算代码的平台。两者的不断更新和改进都旨在提供更好的性能和功能，使开发人员能够更快速、高效地进行计算和深度学习任务。

相关问题

conda安装cuda10.1+cudnn7.6.5

### 回答1：
要在conda上安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了Anaconda或Miniconda。可以从官方网站（https://www.anaconda.com/）上下载适合您系统的版本，并按照安装指南进行安装。

2. 在终端或命令提示符中打开Anaconda Prompt或Miniconda Prompt。

3. 创建一个新的conda环境，可以通过执行以下命令创建一个名为“myenv”的环境，并选择Python版本（此处选择Python 3.7）：

   conda create -n myenv python=3.7

4. 激活新创建的conda环境：

   conda activate myenv

5. 添加CUDA的conda存储库，可以通过执行以下命令添加官方的CUDA存储库：

   conda config --add channels conda-forge

6. 安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，可以执行以下命令：

   conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5

7. 等待安装完成。conda会自动解析依赖关系并下载和安装所需的软件包。

8. 安装完成后，您可以通过执行以下命令验证CUDA和cuDNN的安装：

   nvcc --version  # 检查CUDA版本
   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"  # 检查cuDNN是否可用

通过按照以上步骤，在conda上成功安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，并可以进行深度学习开发和GPU加速的工作。

### 回答2：
要在conda上安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了conda。如果还没有安装，请先前往conda官方网站（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html）下载并安装。

2. 打开终端（或Anaconda Prompt，或Anaconda Navigator的终端界面）。

3. 创建一个新的conda环境。可以通过以下命令创建并命名环境（比如cudatoolkit10_1）：

   conda create -n cudatoolkit10_1

4. 激活新创建的环境：

   conda activate cudatoolkit10_1

5. 安装CUDA 10.1。可以使用conda命令来安装：

   conda install cudatoolkit=10.1

6. 安装cuDNN 7.6.5。首先，到NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载相应版本的cuDNN。在下载完成后，进入cuDNN文件所在目录并解压缩文件。

7. 将解压缩后的文件复制到conda的环境路径中。可以使用以下命令将文件复制到合适的位置（‘path_to_cudnn_files’需要替换为你解压缩文件所在的路径）：

   cp path_to_cudnn_files/include/cudnn.h path_to_conda/envs/cudatoolkit10_1/include/
   cp path_to_cudnn_files/lib64/libcudnn* path_to_conda/envs/cudatoolkit10_1/lib/

8. 安装完成后，可以通过以下命令验证CUDA和cuDNN的安装情况：

   conda list cudatoolkit
   conda list cudnn

通过按照以上步骤操作，就可以在conda上成功安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5。请注意，具体命令和路径需要根据自己的环境进行相应的调整。

cudnn7.6.5 下载

要下载cudnn7.6.5，请按照以下步骤进行操作。

首先，您需要打开NVIDIA开发者网站（developer.nvidia.com）并创建一个帐户。如果您已经拥有帐户，只需登录即可。

在登录后，您需要进入"cudnn下载"页面，可以通过导航栏上的搜索功能或直接在主页上找到相关链接。一旦找到cudnn下载页面，请确保您选择了适用于您的操作系统和CUDA版本的正确版本。

在找到正确的版本之后，您需要阅读并同意相关的软件许可协议。如果您同意该协议，请点击"接受"或类似的按钮。

接下来，您需要选择适用于您的系统的下载选项。通常情况下，您可以选择下载压缩文件（通常为tar.gz或zip格式）或通过命令行工具进行下载。

完成下载后，您需要解压缩下载的文件。请确保您将其解压到适当的位置，以便您可以轻松地找到和使用cudnn文件。

在成功解压缩文件后，您可以开始将cudnn库文件与CUDA库文件进行关联。这通常需要在系统环境变量中设置相应的路径。

最后，您可以通过编程环境（如Python或CUDA）来验证cudnn库的正确安装。您可以编写并运行一些简单的代码，来检查cudnn是否能够正常工作。

希望以上步骤能帮助您成功下载cudnn7.6.5并正确地安装和配置您的开发环境。如果您遇到任何问题，您可以通过NVIDIA开发者网站上的支持论坛或其他社区来寻求帮助。