如何查看自己的CUDA驱动版本以及对应的cudnn

最新推荐文章于 2025-05-29 13:39:41 发布
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分类专栏： PointNet++从入门到深入 文章标签： cudnn cuda 人工智能
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这篇文章指导用户如何检查NVIDIA显卡驱动版本，下载并安装适合的cudnn版本，将其复制到CUDA安装目录，并设置相应的环境变量，以确保系统能正确识别和使用cudnn。

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

打开NVIDIA控制面板

进入帮助，选择系统信息里面的组件，查看自己的显卡的驱动版本

进入cudnn的下载界面

可以选择当前的，也可以选择历史版本，根据自己的CUDA版本来定

解压cudnn

将解压好的cudnn三个文件，拷贝到cuda安装目录中

最后设置下环境变量，就可以啦

CUDA/cuDNN 查看
jiang_changsheng的博客
04-23 2615
注意：如果没有二次编译代码的需求，正常情况下不需要单独安装CUDA/cuDNN，因为框架都内置了编译好的CUDA，框架版本和CUDA版本是对应的，只需要关注框架版本即可，无需独立关注CUDA版本。默认镜像都内置了最原生的CUDA和cuDNN，如果您自己安装了cudatoolkits等，那么一般会默认优先使用conda中安装的cudatoolkits，注意：通过nvidia-smi命令查看到的CUDA版本只是驱动支持的最高cuda版本参数，不代表实例中安装的是该版本CUDA。后的数字即为版本号。
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
查看cuda和cudnn版本
思维缜密的博客
08-16 2530
cuda版本 nvcc -V cudnn版本 windows 进入cuda的include目录 比如10.2的是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include 假设你是7的话应该找cudnn.h文件 假设你是8的话应该找cudnn_version.h 接着ctrl+f搜索CUDNN_MAJOR 这个就是cudnn7.6.5 这个就是cudnn8.2.2 linux cat /u...
查看已安装的cuDNN版本
最新发布
weixin_63681863的博客
05-29 498
请根据你的具体安装情况调整上述命令中的路径。如果CUDA或cuDNN不是安装在默认路径下，你需要替换上面命令中的路径为你实际的安装路径。另一个方法是检查已安装的cuDNN库文件。这条命令将列出所有与cuDNN相关的库及其路径，从中可以推断出版本信息。cuDNN的版本信息通常包含在其头文件。这说明你的cuDNN版本是7.6.5。
查看自己显卡适合的cuda与cudnn版本
hh571050143的博客
08-29 1万+
文章目录查看自己显卡适合的cuda与cudnn版本1.查看自己显卡适合的cuda2.查看与自己的cuda版本对应的cudnn 查看自己显卡适合的cuda与cudnn版本 1.查看自己显卡适合的cuda 打开英伟达控制面板 进入左下角系统信息 点击组件即可看到自己的英伟达显卡适合的cuda版本 2.查看与自己的cuda版本对应的cudnn 如图所示： 如果图中没有你所需要的版本，可以自行上Nvidia官网查询 ...
查看电脑已安装的CUDA、cudnn版本号方法
m0_49878324的博客
11-13 6979
查看CUDA和cudnn版本
查看电脑适合的CUDA版本和对应的cuDNN版本及其下载
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学者-微风
01-12 3万+
1、查看电脑NVIDIA适合的CUDA版本； 打开NVIDIA控制面板 点击帮助–>系统信息 弹出“系统信息”对话框，找到“组件”–>“NVCUDA.DLL”项，查看到本机适合安装CUDA版本。 2、下载对应的CUDA版本 官网下载相应的CUDA包https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 这里选择的是exe（local）下载方式。 进...
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10-24
CUDA Toolkit 11.6.0+对应CUDNN，适合win10系统
ubuntu 之 查看 cuda，cudnn版本
02-25
### Ubuntu系统中CUDA与...本文详细介绍了在Ubuntu系统下查看CUDA与cuDNN版本的方法，包括命令行查询、驱动API与运行API的区别等重要内容。掌握这些技能有助于开发者更好地管理软件环境，确保应用程序稳定高效运行。
Ubuntu系统下 Nvidia驱动 + cuda驱动 + CuDNN安装与卸载
无人机飞啊飞啊飞
04-23 3164
但是，需要注意的是，当询问是否安装显卡驱动时，选择no，当输入nvidia-smi没问题的时候一般代表显卡驱动没问题。-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。接下来和之前一样，检测你的NVIDIA显卡型号和推荐的驱动程序的模型。如下，推荐nvidia-driver-535-server-open。安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突。首先，检测你的NVIDIA显卡型号和推荐的驱动程序的模型。执行自动安装，将会安装所有推荐的驱动程序。
查看cuda和cudnn的版本号
不负如来不负卿
02-14 772
查看cuda和cudnn的版本号
Ubuntu系统下查看安装的CUDA和CUDNN的版本
weixin_45866058的博客
03-12 2335
【代码】Ubuntu系统下查看安装的CUDA和CUDNN的版本。
Ubuntu 20.04，cuda 12.4安装对应的cuDNN， 2024最新教程（附带最新查看cuDNN版本指令)
weixin_45622961的博客
03-11 1万+
cuDNN 9.0版本的cudnn_version.h 的路径已经改变，所以网上之前的验证方法都会报错，直接用下面指令进行验证。文件，右键点击属性 Properties，查看该文件的具体路径（红色框中）如果还是报错 或者 报路径找不到的错误，那就在。显示类似如下信息，表示cuDNN安装成功。进入nvidia官网的cuDNN页面，
怎么查看显卡驱动CUDA和深度学习cuda驱动，有什么区别？
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05-25 395
nvidia-smi这里的CUDA版本12.2 指的是显卡驱动程序版本（我的理解）和深度学习CUDA没关系。
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linux 查看cuda、cudnn版本。以及推理变慢等原因的排查。
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xiaoou的博客
08-07 3万+
查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如何找到自己电脑对应的CUDA版本和cuDNN版本
xianrenzw的博客
07-14 5077
​ 在桌面任意位置右键，打开更多选项（win11），找到NIVIDA控制面板，单击。​ 下载下来是一个压缩包，解压打开之后有这三个文件夹：bin、include、lib。​ 这里就能看到自己的显卡最高支持CUDA的版本（如我这里是11.6.134）​ 直接复制到你安装CDUA的根目录，将原本的覆盖掉即可。​ cuDNN其实算是CUDA的补丁吧，直接到下载—​ 来到这个页面点击左下角的系统信息。—下载对应版本的CUDA即可。
【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11的博客
04-28 3773
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。
CUDA Toolkit 11.7对应的CUDNN版本是？
04-03
<think>好的，我需要帮助用户查找CUDA Toolkit 11.7对应的cuDNN版本。首先，我应该回忆一下CUDA和cuDNN之间的兼容性关系。cuDNN是NVIDIA专门为深度学习框架优化的库，它的版本需要与CUDA Toolkit版本匹配。 根据用户提供的引用内容，特别是引用[2]，里面提到CUDA-driver（即驱动版本）需要大于等于CUDA-dl（Toolkit版本）。不过这里用户的问题是关于cuDNN与CUDA Toolkit的对应关系，所以需要直接查找官方资料。 我记得NVIDIA的cuDNN文档通常会列出支持的CUDA版本。例如，cuDNN v8.x.x通常对应CUDA 11.x，而具体的小版本可能有不同要求。需要确认CUDA Toolkit 11.7对应的cuDNN版本范围。 查阅NVIDIA官方cuDNN存档页面，cuDNN的版本如8.5.0或8.6.0通常支持CUDA 11.x系列。例如，cuDNN v8.5.0支持CUDA 11.7，而v8.6.0可能也兼容。此外，cuDNN v8.9.x可能支持更高版本的CUDA，但需要检查具体说明。 用户可能需要访问NVIDIA的cuDNN下载页面或文档，查看每个cuDNN版本对应的CUDA要求。例如，cuDNN 8.5.0的文档会明确说明需要CUDA 11.7及以上版本。同时，安装时需要注意cuDNN的版本与CUDA Toolkit的匹配，否则可能出现兼容性问题。 总结来说，CUDA Toolkit 11.7兼容的cuDNN版本包括8.5.x、8.6.x等，具体需要根据官方文档确认。建议用户访问NVIDIA官网查找对应版本的cuDNN，并确保下载正确的版本以避免安装问题。</think>根据NVIDIA官方文档，CUDA Toolkit 11.7兼容的cuDNN版本为**8.5.x系列**（例如cuDNN 8.5.0）和**8.6.x系列**（例如cuDNN 8.6.0）。具体对应关系需参考以下原则： 1. **版本匹配规则** cuDNN的版本需与CUDA Toolkit的主版本一致（11.x）。例如： - cuDNN v8.5.0支持CUDA 11.0至11.7 - cuDNN v8.6.0支持CUDA 11.x系列[^1] 2. **安装验证方法** 安装后可通过以下命令验证环境： ```bash nvcc --version # 查看CUDA Toolkit版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 查看cuDNN版本 ``` 3. **注意事项** - cuDNN与CUDA的次版本（如11.7 vs 11.6）无需严格一致，但建议选择官方推荐的组合 - 深度学习框架（如PyTorch）对CUDA/cuDNN版本有额外要求，需综合考量[^2]
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