支持cuda11.6的cudnn
时间: 2023-10-07 08:02:58 浏览: 432
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。
相关问题
cuda 11.6 cudnn 8302
对应的tensorflow-gpu版本为2.12.0,最新版的tensorflow-gpu版本是2.12.0,而引用中提到的国内镜像源还未上线。如果想要确定你的tensorflow-gpu是否与cuda11.6对应,你可以在ipython交互控制台输入以下代码:`import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available())`,这个代码会输出你当前使用的tensorflow-gpu版本是否支持GPU。另外,引用中提供的命令`pip install tensorflow-gpu==2.10.0 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/`是用来安装tensorflow-gpu版本为2.10.0的,不是最新版的。如果你想使用最新版的tensorflow-gpu,并且要确保与cuda11.6对应,你可以寻找其他可靠的源或等待国内镜像源上线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
cuda11.6和cudnn8.6兼容吗
您好!对于 CUDA 和 cuDNN 的兼容性问题,我可以为您提供一些信息。
根据 NVIDIA 官方文档,CUDA 11.6 和 cuDNN 8.6 是兼容的。cuDNN 8.6 库可以与 CUDA 11.6 一起使用,以提供深度学习任务的加速。
请注意,确保您下载并安装与您的 CUDA 版本兼容的 cuDNN 版本。您可以在 NVIDIA 开发者网站上获取适用于 CUDA 11.6 的 cuDNN 8.6 版本。
如果您遇到任何问题,建议查阅 NVIDIA 官方文档或咨询 CUDA 和 cuDNN 的支持论坛,以获取更详细的兼容性信息和解决方案。
希望这些信息能对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
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