TensorFlow==2.11版本与cudnn==8.2.1版本,cudatoolkit==11.3.1版本是否兼容

TensorFlow 2.11版本需要的CUDA版本是10.1，而cudnn8.2.1版本需要的CUDA版本是11.2。而cudatoolkit11.3.1版本需要的cudnn版本是8.2.2。因此，TensorFlow 2.11版本与cudnn8.2.1版本、cudatoolkit11.3.1版本不兼容。如果要使用TensorFlow 2.11版本，建议安装CUDA 10.1和cudnn7.6.5。或者，您可以考虑升级TensorFlow版本以满足您的CUDA和cudnn版本。

相关问题

已经有cudnn=8.2.1，怎么在anaconda prompt里下载cuDNN 8.1.0

如果已经安装了cuDNN 8.2.1，但是需要安装cuDNN 8.1.0以与TensorFlow 2.6.0兼容，可以按照以下步骤在Anaconda Prompt中安装cuDNN 8.1.0：

1. 访问NVIDIA的cuDNN下载页面：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

2. 确保选择以下选项：
- 产品: cuDNN
- 版本: 8.1.0
- 操作系统: Windows
- CUDA 版本: 11.2

3. 下载cuDNN v8.1.0 for CUDA 11.2的cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77.zip文件。

4. 解压缩该文件并复制其中的文件到CUDA的安装目录中。例如，如果CUDA安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2，则应将cuDNN文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2。

5. 确保复制的文件夹中包含以下文件：
- bin\cudnn_adv_infer64_8.dll
- bin\cudnn_adv_train64_8.dll
- bin\cudnn_cnn_infer64_8.dll
- bin\cudnn_cnn_train64_8.dll
- bin\cudnn_ops_infer64_8.dll
- bin\cudnn_ops_train64_8.dll
- include\cudnn.h
- lib\x64\cudnn.lib

6. 现在您可以在Anaconda Prompt中测试TensorFlow 2.6.0是否与cuDNN 8.1.0兼容。

cuda11.7和cudnn8.2.1对应吗

CUDA 11.7 和 cuDNN 8.2.1 可以兼容使用，但是不是完全匹配的版本。CUDA 11.7 主要是针对 NVIDIA GPU 的计算和编程，而 cuDNN 8.2.1 是 NVIDIA 深度学习库的一部分，提供了高性能的深度学习加速。在使用时，建议使用 CUDA 11.7 和 cuDNN 8.2.4 版本搭配使用，以获得更好的性能和稳定性。如果您已经安装了 CUDA 11.7，可以从 NVIDIA cuDNN 下载页面上下载 cuDNN 8.2.1 或 8.2.4 版本。请注意，cuDNN 的版本需要与您正在使用的 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架版本兼容。