download cudnn v8.2.2 (july 6th, 2021), for cuda 11.4

您可以通过以下步骤下载适用于CUDA 11.4的cudnn v8.2.2（2021年7月6日）：

1. 首先，打开NVIDIA的开发者网站，在网址栏中输入 https://developer.nvidia.com/cudnn 。
2. 确保您已登录自己的开发者账户，如果没有账户，可以注册一个新账户或使用已有账户登录。
3. 在cudnn页面中，向下滚动，找到“Download cuDNN”部分。
4. 在该部分中，您将看到一个表格，其中包含适用于不同版本CUDA的cuDNN版本列表。
5. 找到“cuDNN v8.2.2”所对应的行，并在“cuDNN Library for”列中选择“CUDA 11.4”。
6. 点击“Download”按钮，开始下载cuDNN v8.2.2的CUDA 11.4版本。
7. 下载完成后，您可以使用文件管理器打开下载的文件，并按照安装说明进行安装。

请注意，您需要具备相应的开发者账户，并且确保您的操作系统和CUDA版本与所下载的cuDNN版本兼容。此外，安装cuDNN前，请确保已安装相应的CUDA版本，并按照官方文档的说明进行配置。

相关问题

cuda11.4和cudnn、tensorflow对应版本

以下是CUDA 11.4、cuDNN和TensorFlow的对应版本：

- CUDA 11.4：cuDNN 8.2.2、TensorFlow 2.6.0

请注意，不同的TensorFlow版本可能需要不同的cuDNN版本。因此，如果您要使用不同版本的TensorFlow，请查看TensorFlow文档以确定所需的cuDNN版本。

linux下cuda11.4安装pytorch

在Linux上安装CUDA 11.4和PyTorch可以按照以下步骤操作：

1. 首先，安装NVIDIA驱动程序并验证安装是否成功：

sudo apt-get update
sudo ubuntu-drivers devices
sudo apt-get install nvidia-driver-xxx (xxx为安装的驱动版本号）

然后，通过以下命令验证驱动程序是否正确安装：

nvidia-smi

2. 下载和安装CUDA 11.4：

下载CUDA Toolkit 11.4并安装：

sudo sh <download_path>/cuda_11.4.0_xxx.run

在安装期间，请根据提示进行选择。

3. 安装cuDNN 8.2.2：
cuDNN是加速深度学习的重要库之一，需要与安装CUDA的版本匹配。

下载并解压cuDNN 8.2.2文件。然后，运行以下命令安装：

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*

4. 安装Anaconda或Miniconda：

下载并安装Anaconda或Miniconda。

5. 创建conda虚拟环境：

conda create --name pytorch_env python=3.8

6. 激活虚拟环境：

conda activate pytorch_env

7. 安装PyTorch：

在conda环境中使用以下命令安装pytorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

安装完成后，在conda环境中使用python命令启动Python解释器，然后导入PyTorch准备进行编程和测试。

参考链接:
https://learnopencv.com/installing-pytorch-with-cuda-on-ubuntu-with-anaconda/