如何解决CUDA 和 CuDNN 版本不匹配
时间: 2024-04-02 13:35:52 浏览: 104
要解决 CUDA 和 CuDNN 版本不匹配的问题,您可以尝试以下几个步骤:
1. 确认您的CUDA版本和CuDNN版本是否匹配。您可以在 NVIDIA 官方网站上找到哪些版本的 CuDNN 兼容您的 CUDA 版本。
2. 如果您安装了多个 CUDA 版本,请确保您正在使用正确的 CUDA 版本。您可以通过设置环境变量 `CUDA_HOME` 来指定您要使用的 CUDA 版本。
3. 更新您的 CuDNN 版本。您可以在 NVIDIA 官方网站上下载最新版本的 CuDNN。
4. 降低您的 CUDA 版本,以与您的 CuDNN 版本兼容。
请注意,在安装新版本的 CUDA 或 CuDNN 之前,最好先备份您的系统,以防出现意外情况。
相关问题
cudnn和cuda版本不匹配
回答: 当CUDA和cuDNN的版本不匹配时,可能会导致安装tensorflow时出现问题。解决这个问题的方法有几种。一种方法是安装与全局CUDA和cuDNN版本匹配的tensorflow版本。另一种方法是以root用户身份全局安装与tensorflow所需版本匹配的CUDA和cuDNN。还有一种方法是在conda环境下安装cudatoolkit和cuDNN。个人推荐使用第三种方法。\[1\]
这个问题经常出现,当安装了某个版本的CUDA后,tensorflow可能不支持相应版本的CUDA,或者tensorflow支持CUDA,但与cuDNN版本不匹配,导致找不到相应的文件。有时候人们可能会误以为需要重新安装CUDA,但实际上这样做是麻烦的。\[2\]
在某些情况下,当使用nvidia-smi命令查看版本时,可能无法显示CUDA的版本号。可以使用nvcc -V命令来查看CUDA的版本号。另外,使用cat命令查看系统全局的CUDA版本时,可能会显示不同的版本号。这可能会导致程序在运行时使用的CUDA版本不一致。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [linux上安装tensorflow-gpu出现cuda和cudnn版本匹配不一致的问题](https://blog.csdn.net/qq_46041930/article/details/124557862)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [CUDA、tensorflow与cuDNN的版本匹配问题【转】](https://blog.csdn.net/anfeng3664/article/details/101179485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [cuda、cuDNN的安装和cuda版本不一致问题……](https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/106551781)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch都和哪些版本的cuda,cudnn匹配
PyTorch和CUDA、cuDNN的版本匹配关系如下:
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
|--------------|-----------|------------|
| 1.0.x | CUDA 9.0 | cuDNN 7 |
| 1.1.x | CUDA 10.0 | cuDNN 7 |
| 1.2.x | CUDA 10.1 | cuDNN 7 |
| 1.3.x | CUDA 10.1 | cuDNN 7 |
| 1.4.x | CUDA 10.1 | cuDNN 7.6 |
| 1.5.x | CUDA 10.2 | cuDNN 7.6 |
| 1.6.x | CUDA 10.2 | cuDNN 7.6 |
| 1.7.x | CUDA 11.0 | cuDNN 8 |
| 1.8.x | CUDA 11.1 | cuDNN 8 |
| 1.9.x | CUDA 11.1 | cuDNN 8 |
这个表格列出了常见的PyTorch版本与CUDA、cuDNN版本的匹配关系。需要注意的是,PyTorch 1.9版本只支持CUDA 11.1和cuDNN 8。如果你想使用其他版本的CUDA和cuDNN,需要安装对应版本的PyTorch。
此外,还需要注意的是,不同版本的CUDA和cuDNN需要匹配不同版本的NVIDIA驱动程序。你需要根据你的硬件和软件环境来选择正确的版本。你可以在NVIDIA官网上查找匹配的驱动程序。
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