CUDA、显卡驱动和Tensorflow、Pytorch版本之间的对应关系

最新推荐文章于 2025-06-16 13:33:26 发布
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分类专栏： Deep Learning 文章标签： CUDA Tensorflow Nvidia驱动 深度学习 pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IT_xiao_bai/article/details/88342921
本文详细介绍了显卡驱动与CUDA版本、CUDA与Linux内核及GCC版本、Tensorflow与Python/CUDA/CUDNN版本以及Pytorch与CUDA版本之间的对应关系，为用户在不同环境下选择合适的软件版本提供指导。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、显卡驱动与CUDA版本对应关系

在这里插入图片描述

来源：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

二、CUDA与Linux内核以及GCC版本对应关系

  • CUDA8.0版本对应

在这里插入图片描述
来源：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-linux/index.html

  • CUDA9.0版本对应

在这里插入图片描述
来源：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-installation-guide-linux/index.html

  • CUDA9.1版本对应

在这里插入图片描述

  • CUDA9.2版本对应

在这里插入图片描述

  • CUDA10.0版本对应

在这里插入图片描述

  • CUDA10.1版本对应

在这里插入图片描述

  • CUDA10.2版本对应

在这里插入图片描述

  • CUDA11.0版本对应

在这里插入图片描述

来源：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

三、Tensorflow、Python、CUDA及CUDNN不同版本的对应关系

3.1 windows端

参考网址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

  • Tensorflow CPU版本

在这里插入图片描述

  • Tensorflow GPU版本

在这里插入图片描述

3.2 linux端

参考网址：https://tensorflow.google.cn/install/source

  • Tensorflow CPU版本

在这里插入图片描述

  • Tensorflow GPU版本

在这里插入图片描述

3.3 MacOS端

参考网址：https://tensorflow.google.cn/install/source

  • Tensorflow CPU版本

在这里插入图片描述

  • Tensorflow GPU版本

在这里插入图片描述

四、Pytorch与CUDA版本对应关系

参考官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

Anaconda Python 版本对应关系表（附所有版本下载）
清平乐的技术专栏
06-05 3万+
一、对应版本 首先解释一下上表。 anaconda在每次发布新版本的时候都会给python3和python2都发布一个包，版本号是一样的。 表格中，python版本号下方的离它最近的anaconda包就是包含它的版本。 举个例子，假设你想安装python2.7.14，在表格中找到它，它下方的三个anaconda包（anaconda2-5.0.1、5.1.0、5.2.0）都包含python2.7....
关于GPU显卡、CUDA版本、python版本、pytorch版本对应
Alkaidsimon的博客
07-24 8533
这是由于显卡计算能力太低导致的，或者是pytorch版本太高了的原因。下载上述的torch版本，1.2版本的pytorch较老，下载时可能不如新版本好下载。提示：算力、cuda版本、python版本、pytorch版本有一项不匹配都无法使用。可以看到3.5算力只能支持9.0-10.2版本的CUDA（我下载了10.1CUDA）CUDA版本为：10.1（这是我最后搭建好的版本，最开始为11.4）三、根据算力以及CUDA版本下载查看需要的pytorch版本。一、查看自己计算机的当前cuda版本以及gpu的算力。
深度学习环境配置---显卡驱动、pytorch、cuda和cudnn之间的配置关系
weixin_45564943的博客
01-14 6825
目录 1. 显卡驱动 2.cuda 3.cudnn 4.pytorch 简单的关系如下图： 1. 显卡驱动 显卡驱动是电脑上服务于显卡的驱动程序，有了显卡驱动显卡的功能才能被最大化利用！ 显卡驱动的作用就是用来驱动显卡的，这是电脑硬件中所对应的一个软件。通过添加驱动程序计算机中的硬件就能正常的工作，当然不同的硬件使用的驱动程序也不一样。显卡对应的就是显卡驱动。显卡在电脑中提供图形的重要显示部分，直接关系到电脑的图形显示，而且显卡还可以提供更清晰的画质，给用户带来视频体验。显卡驱动的作用就
CUDA版本与显卡驱动匹配
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Z_Paper的博客
10-21 2万+
一、已知显卡驱动，安装对应版本的CUDA NVIDIA 控制面板 帮助>>系统信息 组件 可以查看对应的CUDA driver版本，下载对应的驱动。 这个CUDA driver是在NVIDIA驱动中自带的。 二、想要安装固定版本的CUDA，查看驱动是否匹配，或者更新驱动 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 上面网站是官方的CUDA版本和驱动对应的表格。 根...
NVIDIA驱动、CUDA以及PyTorch版本之间的关系
最新发布
Colin_xuan的博客
06-16 1582
驱动与 CUDA 版本匹配正确：你的驱动支持最高 CUDA 11.7，可放心使用 11.x 系列的 Toolkit。PyTorch 兼容性：基于 CUDA 11.3 编译的 PyTorch 可尝试安装 CUDA 11.4 Toolkit，理论上可行，但需：确认 PyTorch 官方对 CUDA 11.4 的支持；确保 cuDNN 版本匹配；验证环境变量配置正确。风险提示：若运行时出现库文件缺失（如版本不匹配），可能需要重新编译 PyTorch 或降级 CUDA Toolkit。
查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit
learner_jj的博客
07-02 5417
记录首次下载满足显卡和visual studio 的CUDA toolkit
显卡驱动，cuda, cudnn，tensorflow，pytorch以及python之间对应版本关系详细汇总
guo___ke的博客
12-17 3985
一、显卡驱动 官网：Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com) 二、cuda版本 官网下载：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 三、cudnn版本 需要注册账户，官网地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer 四、tensorflow版本 官网：Build from sour...
目标检测第4步：显卡、GPU、CUDA、cuDNN的介绍及如何在Windows 10下安装cuDNN？
Cat
03-18 9273
显卡、GPU、CUDA、cuDNN的介绍及他们之间的关系是什么？如何在Windows 10下安装cuDNN？本文对其进行了生动描述
TensorFlow/PyTorch和cuda等版本对应关系
gyxx1998的博客
08-24 6055
和python的冲突问题 https://zhidao.baidu.com/question/1116512378559354699.html python与pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本对应关系 https://blog.youkuaiyun.com/BigData_Mining/article/details/104983246 参考： https://www.jianshu.com/p/ac70300b598b NVIDIA系列显卡做深度学习,需要 在主机安装显卡驱动(driver) 在doc
NVIDIA显卡驱动+CUDA+CUDNN+Tensorflow+Keras之间的关系（含各版本对应关系表）
qq_45186202的博客
01-19 4206
基础介绍 Driver 与键盘驱动、鼠标驱动、打印机驱动没本质区别，硬件统一CPU和外设通信的接口，以驱动程序的形式呈现 可使用nvidia-smi命令查看，需要注意的是，显卡支持的驱动一直是在更新的 CUDA（Compute Unified Device Architecture，NVIDIA推出的显卡并行计算框架） tensorflow-gpu的运行需要它的底层支持，它是一个计算框架，抽象层次比驱动高，每个版本的CUDA都是基于一定版本的驱动建立的，所以它对驱动的最低版本是有要求的 cuDN
tensorflow-gpu版本与cuda版本对应表、CUDA及驱动安装、Tensorflow2.0-gpu、pytorch-gpu安装、GitHub上传代码、anaconda创建新环境
weixin_45371989的博客
04-24 6388
CUDA及驱动下载地址，运算力查询，TF20下载，PyTorch下载，以及清华镜像源、豆瓣镜像源地址记录等，由于偶尔需要，因此记录之，以备不时之需。
Win10下 anaconda3 + cuda11.3 + TensorFlow_GPU2.6.0 + Pytorch_GPU1.10.1
xiao_yun_zi的博客
04-09 1万+
Win10 + CUDA11.3 + TensorFlow GPU2.6.0 + Pytorch GPU1.10.1
CUDA、cuDNN、Pytorch、TensorFlow、Keras以及Python的对应版本总结
WaitFoF
09-02 1万+
文章目录一、CUDA和cuDNN对应版本1.1 CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本1.2 CUDA和cuDNN对应版本二、Pytorch、CUDA版本匹配三、TensorFlow、Python、CUDA、cuDNN版本匹配3.1 Windows3.2 Linux四、Keras、TensorFlow、Python版本匹配4.1 简介4.2 安装版本匹配 前言 安装CUDA前，最好先确定自己需要安装的TensorFlow版本或者pytorch版本，然后根据TensorFlow版本或者pytorch
CUDA的作用
Strange_程序员的的博客
11-09 5605
显卡中CUDA是什么及作用介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture），显卡厂商NVidia推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 　　计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打造这一全新的计算典范，NVIDIA（英伟达）发明了CUDA（Compute Unified Device Ar
安装 NVSwitch GPU 服务器的 cuda 驱动版本、nvidia-docker 指南
TFATS的博客
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安装 NVSwitch GPU 服务器的 cuda 驱动版本、nvidia-docker 指南。
【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11的博客
04-28 3932
NVIDIA CUDA Toolkit （CUDA）为创建高性能 GPU 加速应用程序提供了一个开发环境。借助 CUDA 工具包，您可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器以及用于部署应用程序的运行时库。重新新建环境，安装cuda11版本的包和对应的pytorch。说明cuda、cudnn版本是对应的，没有问题。六个cuda版本，目前在用的是。
深度学习基础知识
金色旭光的博客
10-21 2070
简介：CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口（API）。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU，NVIDIA还提供与其GPU配套使用的软件和工具，如CUDA。
详解Nvidia CUDA和cuDNN以及显卡版本号对应关系
hesongzefairy的博客
02-23 8769
一直没有详细的看Nvidia关于CUDA的官方文档，做深度学习的可以稍微了解一下，做个记录。 先给出显卡版本和CUDA版本对应关系： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 1. 什么是CUDA？ CUDA(ComputeUnified Device Architecture计算统一设备架构)...
windows + pytorch + gpu
qq_40940771的博客
04-10 1878
不需要在电脑上再安装cudatoolkit（nvidia）就能加速深度学习，遇到需要新版本的cuda加速就再建立一个conda环境安装。经过上述分析（装的CUDA必须小于等于自己的CUDA当前版本11.6），我们选择使用conda prompt下载cuda toolkit。英伟达驱动版本是512.78，cuda版本是11.6（说明要下的cuda toolkit版本最高是11.6的）插句题外话，如何理解cuda和英伟达驱动、cudnn之间的关系？并且cuda和cuDNN的教程是按照这个帖子装好的。
nvidia显卡驱动cuda和cudnn对应版本
03-27
### NVIDIA 显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 的兼容版本对应关系 为了确保 NVIDIA 显卡能够高效运行基于 CUDA 的应用程序以及深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），需要正确配置显卡驱动、CUDA 工具包和 cuDNN 库之间的版本匹配。以下是关于这些组件之间兼容性的详细说明： #### 1. 显卡驱动与 CUDA 的兼容性 显卡驱动程序的版本决定了可以使用的最高 CUDA 版本。例如，如果要使用 CUDA 11.8，则显卡驱动版本至少需要达到 515.43.04；而 CUDA 12.x 要求驱动版本不低于 535.54.03[^2]。 可以通过以下命令检查当前系统的显卡驱动状态及其支持的最大 CUDA 版本： ```bash nvidia-smi ``` 此命令会返回有关 GPU 使用情况的信息，在输出窗口的右上角可以看到 `CUDA Version` 字样，标明该驱动所支持的最高 CUDA 版本[^4]。 #### 2. CUDA 与 cuDNN 的依赖关系 cuDNN 是一种针对深度神经网络优化的库，它通常作为附加组件集成到 CUDA 中工作。不同版本的 cuDNN 可能仅适用于特定范围内的 CUDA 版本。例如，cuDNN v8.9 支持 CUDA 11.7 至 CUDA 12.1[^5]。因此，在选择 cuDNN 版本时，务必确认其是否能在目标 CUDA 版本下正常运作。 #### 3. 综合考虑各软件栈间的相互作用 除了上述两点外，还需要注意其他机器学习框架（比如 TensorFlow 或 PyTorch）对于底层硬件环境的具体需求。某些框架可能只适配于指定区间内的 CUDA/cuDNN 组合。例如，PyTorch 2.0 推荐搭配 CUDA 11.8 和 cuDNN 8.6 来获得最佳性能表现[^3]。 综上所述，合理规划整个技术堆栈中的各个组成部分至关重要——从基础层面上看就是保证操作系统上的 NVIDIA 驱动更新至适当水平以便加载期望版本号区段里的 CUDA runtime API 实现方案进而再依据实际项目应用场景选取恰当规格参数设定下的 cuDNN 加速引擎实例化对象完成初始化过程从而最终达成预期效果目的。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否有可用的GPU设备 print(torch.version.cuda) # 查看当前PyTorch绑定的CUDA版本 print(torch.backends.cudnn.version()) # 获取已加载的cuDNN版本信息 ``` 以上代码片段可用于验证 Python 环境中安装的相关模块是否正确定位到了所需的 CUDA 和 cuDNN 设置。 ---
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