cudnn 与 cuda 版本对应

cudnn 5.1 0
-----------
file name   : cudnn-5.1-0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 5.1
build string: 0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64
size        : 77.2 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-03-30
license     : Proprietary
md5         : 8c145aae9443233c43f46f0acea2cb4b
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64/cudnn-5.1-0.tar.bz2
dependencies:


cudnn 5.1.10 cuda7.5_0
----------------------
file name   : cudnn-5.1.10-cuda7.5_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 5.1.10
build string: cuda7.5_0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64
size        : 77.0 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : ccd699ab88d8d86f831ed8ba941aa6e1
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64/cudnn-5.1.10-cuda7.5_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 7.5*


cudnn 5.1.10 cuda8.0_0
----------------------
file name   : cudnn-5.1.10-cuda8.0_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 5.1.10
build string: cuda8.0_0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64
size        : 96.6 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : 384d4b2f1363ec0c5a27e2817949d4e4
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64/cudnn-5.1.10-cuda8.0_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 8.0*


cudnn 6.0 0
-----------
file name   : cudnn-6.0-0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 6.0
build string: 0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64
size        : 179.9 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-07-05
license     : Proprietary
md5         : b68741bb6e8f22458a78dd991f5aae25
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64/cudnn-6.0-0.tar.bz2
dependencies:


cudnn 6.0.21 cuda7.5_0
----------------------
file name   : cudnn-6.0.21-cuda7.5_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 6.0.21
build string: cuda7.5_0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64
size        : 108.2 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : 0f0631d8774c5a3489ad00f0bb02e998
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64/cudnn-6.0.21-cuda7.5_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 7.5*


cudnn 6.0.21 cuda8.0_0
----------------------
file name   : cudnn-6.0.21-cuda8.0_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 6.0.21
build string: cuda8.0_0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64
size        : 178.2 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : b17f77b1c638c832fcb7bd137a238a46
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64/cudnn-6.0.21-cuda8.0_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 8.0*


cudnn 7.0.5 cuda8.0_0
---------------------
file name   : cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 7.0.5
build string: cuda8.0_0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
size        : 249.3 MB
arch        : None
constrains  : ()
license     : Proprietary
md5         : eb57df7025cac8d517bb9f67b38eb25b
platform    : None
subdir      : linux-64
timestamp   : 1513362701597
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 8.0*


cudnn 7.1.2 cuda9.0_0
---------------------
file name   : cudnn-7.1.2-cuda9.0_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 7.1.2
build string: cuda9.0_0
build number: 0
channel     : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
size        : 367.8 MB
arch        : None
constrains  : ()
license     : Proprietary
md5         : 4a402b88bb77e6ab2dcf3bfe6522f9cf
platform    : None
subdir      : linux-64
timestamp   : 1523281397595
url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.1.2-cuda9.0_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 9.0.*
    libgcc-ng
    libstdcxx-ng


cudnn 5.1 0
-----------
file name   : cudnn-5.1-0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 5.1
build string: 0
build number: 0
channel     : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64
size        : 77.2 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-03-30
license     : Proprietary
md5         : 8c145aae9443233c43f46f0acea2cb4b
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/cudnn-5.1-0.tar.bz2
dependencies:


cudnn 5.1.10 cuda7.5_0
----------------------
file name   : cudnn-5.1.10-cuda7.5_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 5.1.10
build string: cuda7.5_0
build number: 0
channel     : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64
size        : 77.0 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : ccd699ab88d8d86f831ed8ba941aa6e1
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/cudnn-5.1.10-cuda7.5_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 7.5*


cudnn 5.1.10 cuda8.0_0
----------------------
file name   : cudnn-5.1.10-cuda8.0_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 5.1.10
build string: cuda8.0_0
build number: 0
channel     : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64
size        : 96.6 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : 384d4b2f1363ec0c5a27e2817949d4e4
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/cudnn-5.1.10-cuda8.0_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 8.0*


cudnn 6.0 0
-----------
file name   : cudnn-6.0-0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 6.0
build string: 0
build number: 0
channel     : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64
size        : 179.9 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-07-05
license     : Proprietary
md5         : b68741bb6e8f22458a78dd991f5aae25
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/cudnn-6.0-0.tar.bz2
dependencies:


cudnn 6.0.21 cuda7.5_0
----------------------
file name   : cudnn-6.0.21-cuda7.5_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 6.0.21
build string: cuda7.5_0
build number: 0
channel     : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64
size        : 108.2 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : 0f0631d8774c5a3489ad00f0bb02e998
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/cudnn-6.0.21-cuda7.5_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 7.5*


cudnn 6.0.21 cuda8.0_0
----------------------
file name   : cudnn-6.0.21-cuda8.0_0.tar.bz2
name        : cudnn
version     : 6.0.21
build string: cuda8.0_0
build number: 0
channel     : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64
size        : 178.2 MB
arch        : x86_64
constrains  : ()
date        : 2017-08-02
license     : Proprietary
md5         : b17f77b1c638c832fcb7bd137a238a46
platform    : linux
subdir      : linux-64
url         : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/cudnn-6.0.21-cuda8.0_0.tar.bz2
dependencies:
    cudatoolkit 8.0*
<think>好的,用户需要了解TensorFlow GPU版本CuDNNCUDA的兼容性对应表。我需要先回忆相关引用内容。根据提供的引用,引用[1]和引用[2]都提到了TensorFlow-GPUCUDAcuDNN版本对应关系。引用[1]给出了具体的链接,而引用[2]详细说明了安装时的版本选择步骤。接下来,我需要整理这些信息,确保版本对应正确。 首先,用户可能是在安装TensorFlow GPU版本时遇到了兼容性问题,或者想要预先确认版本以避免错误。常见的错误包括版本不匹配导致无法使用GPU加速。因此,提供一个清晰的对应表格会很有帮助。需要检查引用中的具体版本对应情况,例如TensorFlow 2.10需要CUDA 11.2和cuDNN 8.1,而更早的版本如2.4需要CUDA 11.0cuDNN 8.0。 另外,用户可能还需要知道如何查看已安装的CUDAcuDNN版本,以及安装步骤的注意事项。比如,在安装时不仅要安装正确的CUDA版本,还需要对应的NVIDIA驱动,并且cuDNN的库文件要正确放置到CUDA的安装目录中。 还要考虑用户的操作系统,因为引用中提到的是Windows系统,但可能用户使用的是Linux或其他系统,不过对应关系通常是跨平台的。需要指出的是,Python版本也会影响TensorFlow的安装,例如TensorFlow 2.5及更高版本需要Python 3.7-3.9,而旧版可能支持更早的Python版本。 可能的问题包括如何验证安装是否成功,比如运行代码检查GPU是否被识别。此外,用户可能想知道如果版本不匹配该如何处理,比如降级或升级相应的库。 最后,生成的相关问题需要覆盖常见的使用场景,例如如何检查版本、安装步骤、解决兼容性问题等,确保用户能够全面理解并解决可能遇到的问题。</think>TensorFlow GPU版本CUDAcuDNN对应关系如下(数据截至2023年7月): $$ \begin{array}{|c|c|c|c|} \hline \text{TensorFlow版本} & \text{CUDA版本} & \text{cuDNN版本} & \text{Python版本} \\ \hline 2.10 & 11.2 & 8.1 & 3.7-3.10 \\ 2.9 & 11.2 & 8.1 & 3.7-3.10 \\ 2.8 & 11.2 & 8.1 & 3.7-3.10 \\ 2.7 & 11.2 & 8.1 & 3.7-3.9 \\ 2.6 & 11.2 & 8.1 & 3.6-3.9 \\ 2.5 & 11.2 & 8.1 & 3.6-3.9 \\ 2.4 & 11.0 & 8.0 & 3.6-3.8 \\ 2.3 & 10.1 & 7.6 & 3.5-3.8 \\ \hline \end{array} $$ **安装注意事项** 1. 必须严格匹配主要版本号(如CUDA 11.x系列中11.211.0不兼容)[^2] 2. cuDNN库需要手动解压到CUDA安装目录 3. 需先安装对应版本的NVIDIA驱动程序(建议470.x及以上) 4. 推荐使用Anaconda创建虚拟环境管理依赖 **验证安装** 运行以下Python代码验证GPU是否可用: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值