cuda11.6对应的cudnn下载

对应 CUDA 11.6 的 cuDNN 版本是 cuDNN 8.4.0。你可以在 NVIDIA 开发者网站上下载 cuDNN 的压缩包。请注意，cuDNN 的下载需要注册并拥有一个 NVIDIA 开发者账户。

你可以按照以下步骤下载 cuDNN：

1. 访问 NVIDIA 开发者网站：https://developer.nvidia.com/cudnn
2. 在页面顶部的搜索框中搜索 "cuDNN"。
3. 在搜索结果中，找到对应 CUDA 11.6 的 cuDNN 版本 (8.4.0) 并点击进入。
4. 在 cuDNN 下载页面，确认你的操作系统、CUDA 版本和下载类型 (如 tar 文件)。
5. 点击对应的下载链接，根据提示完成下载。

请注意，下载 cuDNN 前需要先安装对应的 CUDA 版本，并确保你满足 cuDNN 的系统要求。安装 cuDNN 时，你需要将其解压缩并将文件复制到 CUDA 安装目录中指定的位置。

希望这些信息对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

支持cuda11.6的cudnn

目前（2021年10月），NVIDIA官方尚未发布CUDA 11.6版本，因此也没有支持该版本的cuDNN。截止到目前为止，最新的CUDA版本是CUDA 11.5，而对应的cuDNN版本是cuDNN 8.3。

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA专门为深度学习框架提供的加速库。它通过优化GPU上的卷积、池化、归一化等计算，提高深度学习模型的训练和推断速度。与CUDA相对应，cuDNN提供了一套与GPU紧密集成的API，利用GPU的并行计算能力，加速深度学习任务的执行。

通常情况下，cuDNN的版本与对应的CUDA版本紧密相关。每个cuDNN版本都有对应的CUDA版本要求，以保证兼容性和稳定性。因此，在选择cuDNN版本时，需要根据已经安装的CUDA版本来确定合适的cuDNN版本。只有在NVIDIA官方发布了支持CUDA 11.6的cuDNN版本，我们才能使用CUDA 11.6和cuDNN的组合来进行深度学习任务的加速。

总结来说，目前还没有支持CUDA 11.6的cuDNN版本。如果你计划使用CUDA 11.6进行深度学习开发，建议保持关注NVIDIA官方的更新，以获取最新的cuDNN版本，并确保选择与CUDA版本兼容的cuDNN版本来提高深度学习模型的性能。

Win11，cuda11.6对应的cudnn版本和tf-gpu版本

对于 Windows 11 操作系统和 CUDA 11.6，推荐使用以下版本的 cuDNN 和 TensorFlow GPU：

- cuDNN 8.2.4
- TensorFlow GPU 2.6.0

请注意，具体版本的 cuDNN 和 TensorFlow GPU 还取决于您使用的 NVIDIA GPU 和 Python 版本。您可以根据自己的需求进行选择和安装。