gtx 1650需要安装哪个版本的cudn

根据 NVIDIA 的官方文档，GTX 1650需要安装 CUDA Toolkit 10.0 及以上版本。而对于 CUDA Toolkit 10.0，推荐安装 cuDNN 7.6.5 版本。对应的 cuDNN 版本可以在 NVIDIA 的官方网站上下载。需要注意的是，cuDNN 版本与 CUDA Toolkit 版本之间有对应关系，需要根据 CUDA Toolkit 的版本来选择相应的 cuDNN 版本。

相关问题

ubuntu安装多版本cudn

要在Ubuntu系统上安装多个版本的cudnn，可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载所需的cudnn版本文件。你可以从NVIDIA官方网站上下载不同版本的cudnn文件。

2. 解压缩下载的cudnn文件。你可以使用以下命令将文件解压缩到指定的目录中：

tar -xzvf cudnn-<version>.tgz -C <target_directory>

其中，`<version>`是你下载的cudnn版本号，`<target_directory>`是你希望将文件解压缩到的目录。

3. 添加cudnn库文件路径到系统环境变量中。你可以编辑`~/.bashrc`文件，并在其中添加以下行：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<cudnn_library_directory>

其中，`<cudnn_library_directory>`是你解压缩cudnn文件后所得到的`lib`文件的路径。

4. 更新系统环境变量。使用以下命令使更新的环境变量生效：

source ~/.bashrc

现在，你可以在Ubuntu系统上安装不同版本的cudnn了。记住，安装多个版本的cudnn可能需要进行一些额外的配置和管理，以确保正确的版本被使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何在ubuntu系统上安装多个cudn环境（及对应cudnn、pytorch 、torchvision安装方法 ）](https://blog.csdn.net/qq_44776613/article/details/116997774)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [ubuntu18.04server和cuda及cudn安装](https://blog.csdn.net/weixin_49497024/article/details/124588294)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

ubuntu安装cudn

要在Ubuntu系统上安装CUDA和cuDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的显卡驱动已经安装。你可以使用以下命令更新软件包列表并安装CUDA驱动：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda-drivers

2. 接下来，你需要下载并安装CUDA Toolkit。可以使用以下命令下载CUDA安装文件：

   chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
   sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run --override

注意，这里的安装命令是基于引用中提供的CUDA安装文件。

3. 安装完CUDA Toolkit后，你可以继续安装cuDNN。cuDNN是一个用于深度学习的加速库。你可以根据你使用的CUDA版本下载对应的cuDNN版本，并按照官方文档提供的步骤进行安装。

4. 安装完cuDNN后，你可以继续安装其他需要的深度学习框架，比如PyTorch。你可以参考引用中提到的方法来安装PyTorch及其依赖库。

请注意，以上步骤仅供参考，具体操作还需要根据你的系统和需求进行相应的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Ubuntu系统安装cudn与cudnn](https://blog.csdn.net/aoguren/article/details/79960025)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [如何在ubuntu系统上安装多个cudn环境（及对应cudnn、pytorch 、torchvision安装方法 ）](https://blog.csdn.net/qq_44776613/article/details/116997774)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]