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命令行查看cuda版本_ubuntu查看cudnn版本

这也就能解释,为啥NVIDIA的官网里同时有 CUDA Toolkit 和 NVIDIA Driver 两种下载了 顺便附上cudnn的下载,注意下载cuDNN,需要注册一个账号才能下载 如果你之前使用了...之后,发现,安装多版本 cuda ,多版本之间切换是可以实现的,我们应该可以直接再额外装一个cudatoolkit10,见Ubuntu安装多版本cuda,并在多版本之间切换。...——————————————————————————————————————————————————————— 顺便附上linux下cudnn版本查询方法 cat /usr/local/cuda/include.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1 此处的/usr/local/cuda/include/cudnn.h 可能会因为机器不同而不同,我也不知道当年师兄们是怎么装的,...我的cudnn.h在/usr/include里面 如果你也和我一样,找不到cudnn.h 可以通过find语句全局查找 sudo find / -name ‘cudnn.h’ ————————————

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tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

(2)cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,注意,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个版本的CUDA可能有好几个版本cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本cuDNN版本与...一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为: https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems...https://www.tensorflow.org/install/source_windows 版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.0.0...) 即7500,也就是cudnn版本为7.5.0版本; (2)在Linux下当然也可以直接查看,但是通过命令更简单,进入到安装目录,执行如下命令: cat /usr/local/cuda/include.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 即5005,即5.0.5版本cudnn

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CUDA,CUDNN工具箱多版本安装、多版本切换

安装cuda和cudnn 关于具体的安装步骤可以查看这个网址:https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90 之前已经详细地说明了...,不同版本其实也是大同小异,我们唯一需要注意的是,之前已经安装过一个版本,继续安装新版本的时候,我们的设置选择需要稍微修改一下: Install NVIDIA Accelerated Graphics...# 这个看你自己,看当前是想用现在按照的cuda版本还是之前已经安装的cuda版本,这里我选择使用之前的cuda版本 (y)es/(n)o/(q)uit: n ---------------------...# 其他设置和之前相同即可 安装过程与之前无异,cudnn放到相应的文件夹中即可。...gcc版本,在安装新版本的gcc后并不会删除旧版本,因此我们可以随时切换gcc: cd /usr/bin prototype@prototype-X299-UD4-Pro:/usr/bin$ gcc

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ubuntu安装cudnn

/deviceQuery 出现”Result = PASS“字样时,说明安装成功了 安装CUDNN: 地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...选择符合自己cuda版本的 下载“cuDNN Library for Linux”那一个, 安装cudnn 安装过程实际上是把cudnn的头文件复制到CUDA的头文件目录里面去;把cuDNN的库复制到CUDA...首先需要将下载的cudnn解压,之后再执行如下命令:(大家也可以一个一个的移动到相应的cuda文件下) # 复制cudnn头文件 sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda...-10.0/include/ # 复制cudnn的库 sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ # 添加可执行权限 sudo chmod +x /.../usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 出现如下则证明安装成功: [在这里插入图片描述]

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cuDNN和NCCL

在Training方面比较重要的库是cuDNN。...cuDNN是深度学习基础模块加速库,可以支持所有主流的深度学习框架,比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer(...那么cuDNN的优势有什么呢?...首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优;第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计,能够大大节省开发者的时间,让大家可以将时间和精力集中在神经网络的设计和实现,而不是去进行GPU代码的开发和性能调优...在最新的NCCL 2.0版本里面,增加了对多服务器节点的支持,在NCCL 1.0版本里面我们只是支持单节点内的多GPU,但目前NCCL 2.0可以支持多节点的,并且可以同时支持PCle和NVLink连接方式

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Pytorch、CUDA和cuDNN的安装图文详解win11(解决版本匹配问题)

文章目录 CUDA的安装 1.查询支持的最高版本 2.查询Pytoch与cuDNN版本 3.下载CUDA 4.安装CUDA 5.验证CUDA是否安装成功 cuDNN的安装 验证是否安装成功 Pytorch...安装 下载torch 下载torchvision CUDA的卸载 可能出现的问题: CUDA和cuDNN版本不匹配 CUDA和Pytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA...知道了我们的最高支持版本之后,我们就可以在小于等于该版本的CUDA中选择了。 2.查询Pytoch与cuDNN版本 首先不用着急挑选CUDA的版本。...我们先看下pytorch以及cuDNN版本支持情况。...cuDNN的安装 在cuDNN版本中,选择支持该版本的CUDA即可,这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X,说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。

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linux安装多个版本的cuda和cudnn,无sudo权限安装,pip install tensorflowgpu==1.5

/bandwidthTest 如果这两个测试结果都是Result = PASS,则说明安装成功了 根据cuda-cudnn找对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...之后执行 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看cudnn版本为7.0.5: #define CUDNN_MAJOR...7 #define CUDNN_MINOR 0 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5 -- #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR...file 可能原因,CUDA版本不对 1、查看下版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 2、根据CUDA和tensorflow版本对应的关系表,检查自己的版本是否匹配...3、如果不匹配 请安装相应的TensorFlow或者CUDA版本 安装对应版本TensorFlow的GPU版本 pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA

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