cudnn与cudn版本对应
时间: 2023-08-09 22:06:07 浏览: 59
cuDNN版本与CUDA版本是有对应关系的,不同版本的cuDNN对应的CUDA版本也是不同的,以下是一些常见的对应关系:
| cuDNN版本 | CUDA版本 |
| --------- | -------- |
| 8.2 | 11.4 |
| 8.1 | 11.3 |
| 8.0 | 11.2 |
| 7.6 | 11.0 |
| 7.4 | 10.2 |
| 7.3 | 10.1 |
需要注意的是,具体的对应关系还要根据你使用的操作系统和GPU型号来确定,建议在安装前仔细查看cuDNN官方文档中的系统要求和安装说明。
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cudn11.7对应tensortflow-gpu版本
cudnn11.7对应的TensorFlow-GPU版本是TensorFlow 2.6.0。CUDNN(CUDA Deep Neural Network library)是为深度神经网络提供加速的CUDA库。而TensorFlow-GPU是使用GPU进行计算的TensorFlow版本。根据TensorFlow官方文档,TensorFlow 2.6.0版本需要使用CUDNN 11.7进行支持。CUDNN 11.7提供了一系列用于深度学习的加速函数,包括卷积、归一化、池化等,可以提高深度神经网络的训练和推理速度。使用TensorFlow-GPU可以充分利用GPU的并行计算能力,加速深度学习模型的训练和推理。因此,如果你想使用CUDNN 11.7来加速TensorFlow的计算,你可以选择安装TensorFlow 2.6.0版本的GPU版本。安装前,请确保你的GPU和CUDA版本与TensorFlow 2.6.0兼容。安装完成后,你可以通过导入TensorFlow来使用CUDNN提供的加速函数。
widows查看cudn版本
您可以按照以下步骤在Windows上查看cuDNN的版本:
1. 打开NVIDIA的官方网站,进入"cuDNN Archive"页面:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
2. 在该页面中,选择您的cuDNN版本、CUDA版本以及操作系统类型,然后点击"Download"按钮下载cuDNN。
3. 下载完成后,解压缩cuDNN文件夹。
4. 打开解压后的文件夹,进入"cuda"文件夹,然后打开"include"文件夹。
5. 找到并打开"cudnn.h"文件,您将看到类似下面的代码:
```
#define CUDNN_MAJOR <major version number>
#define CUDNN_MINOR <minor version number>
#define CUDNN_PATCHLEVEL <patch level>
```
其中,`<major version number>`是cuDNN的主版本号,`<minor version number>`是cuDNN的次版本号,`<patch level>`是cuDNN的修复版本号。
通过查看这些版本号,您可以确定您当前安装的cuDNN版本。