cuda11.6.1对应的cudnn下载
时间: 2023-09-07 22:16:00 浏览: 131
对应于CUDA 11.6.1的cuDNN版本可以在NVIDIA开发者网站上进行下载。请按照以下步骤进行操作:
1. 打开NVIDIA开发者网站:https://developer.nvidia.com/cudnn
2. 点击"Download cuDNN"按钮。
3. 登录或创建一个NVIDIA开发者帐户。
4. 在"cuDNN Archive"部分,找到CUDA 11.6.1对应的cuDNN版本。
5. 点击下载链接以获取所需的cuDNN压缩文件。
请注意,cuDNN的下载和使用需要同意NVIDIA的许可协议。确保您已阅读并理解相关条款和条件。
相关问题
cuda11.6.1对应的pytorch版本
CUDA 11.6.1 对应的 PyTorch 版本如下:
- PyTorch 1.10.0
- PyTorch 1.9.0
- PyTorch 1.8.0
- PyTorch 1.7.0
- PyTorch 1.6.0
请注意,这些版本可能需要在您的操作系统和硬件配置下进行进一步的测试和优化才能获得最佳性能。建议在安装前查看 PyTorch 官方文档以获取更多信息。
用pip安装清华源的CUDA11.6.1
首先,需要明确的是,pip默认并不直接支持CUDA库的安装,因为CUDA是由NVIDIA提供的并行计算平台,通常通过官方的CUDA Toolkit来下载和安装。但是,如果你想要安装特定版本的CUDA,并且清华大学有一个相关的镜像仓库提供该版本,你可以按照以下步骤尝试:
1. **访问CUDA官方网站**:首先,你需要去NVIDIA官网(https://www.nvidia.com/)下载CUDA Toolkit。找到对应于Python环境的CUDA版本,比如CUDA 11.6.1。
2. **找到国内镜像**:由于直接从国外下载速度慢,可以先到清华大学开源软件镜像站(http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/cuda/)看看是否有提供CUDA的安装包。如果没有现成的,你可能需要手动创建一个链接指向NVIDIA的下载地址。
3. **使用`pip install`命令**:在本地,假设你找到了对应的CUDA压缩包(如cuda_11.6.1_linux.run),你可以使用`pip`间接安装,但需要先用`--no-cache-dir`选项避免缓存影响,然后指定URL安装,例如:
```
pip install --no-cache-dir https://example.com/cuda_11.6.1_linux.run --global-option=--prefix=/path/to/install/location
```
其中,`https://example.com/cuda_11.6.1_linux.run`替换为实际的下载地址,`/path/to/install/location`是你希望安装CUDA的位置。
4. **配置环境变量**:安装完成后,需要添加CUDA的bin目录到系统的PATH环境变量中,以便系统能识别CUDA工具链。
**注意事项:**
- 以上操作需要管理员权限才能完成。
- 如果遇到依赖问题或其他技术难题,建议查阅NVIDIA的文档或寻求社区的帮助。