CUDA 9.1及以上版本，并包含配套的 cuDNN。-ITADN社区

CUDA 9.1 配套 cuDNN

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CUDA 9.1搭配cuDNN提供强大的并行计算能力与深度学习支持，适用于高性能GPU加速应用开发，广泛应用于机器学习、图形处理等领域。 CUDA 9.1与cuDNN的配套版本可用于配置深度学习框架。

CUDA 10.0 对应的 cuDNN 版本

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本页面提供关于CUDA 10.0支持的cuDNN版本信息，帮助开发者选择合适的库文件以优化深度学习应用性能。 win10 cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.1.20 百度网盘链接+提取码

不同版本的CUDA和cuDNN

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本文探讨了CUDA与cuDNN的不同版本及其特点，分析了它们在性能、兼容性等方面的差异，帮助开发者选择最适合其项目的版本。为了方便快速下载不同版本的CUDA及其对应的cuDNN，我已经将这些文件上传到了百度云，并提供给大家下载使用。其中包括：cuda9.0与对应版本的cudnn7、cuda9.2及对应版本的cudnn7.6.5、cuda10.0和对应版本的cudnn7.6.5以及cuda8.0搭配对应的cudnn6.0。

PyTorch GPU版安装及CUDA与cuDNN配置

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本教程详细介绍如何在系统中安装PyTorch的GPU版本，并正确配置必要的CUDA和cuDNN库，帮助用户充分发挥NVIDIA显卡加速深度学习模型训练的能力。 PyTorch是一个流行的深度学习框架，它允许开发者构建和训练复杂的神经网络模型。为了利用GPU的计算能力，需要与CUDA和cuDNN一起安装。以下是详细的安装配置过程： 1. **CUDA安装**： CUDA是NVIDIA开发的一个用于加速计算的应用程序接口（API），使得GPU可以执行并行计算任务，尤其适合处理大规模的计算密集型任务，如深度学习。可以从NVIDIA官网下载不同版本的CUDA。这里提到了cuda9.0、cuda10.0、cuda10.1和cuda11.0等版本。安装过程中选择自定义安装路径，并确保路径中包含`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv`，其中``是你选择的CUDA版本。安装完成后通过运行`nvcc -V`命令检查CUDA是否安装成功。如果显示了正确的CUDA版本信息，则表示安装成功。 2. **cuDNN安装**： cuDNN是NVIDIA针对深度学习优化的一个库，提供了加速计算所需的算法和工具。下载与所选CUDA版本匹配的cuDNN压缩包，并解压后将包含的三个文件夹（bin、include和lib）复制到CUDA安装目录下的相应位置。添加环境变量确保系统能找到cuDNN的库文件。在系统属性的环境变量中编辑Path，新增路径`C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvlibx64`。 3. **PyTorch安装**： PyTorch可以通过其官网选择适合的安装方式，可以选择Anaconda或直接使用pip。安装命令通常会提供。根据提示在Anaconda环境中执行即可。为了确保PyTorch能够使用GPU，在安装时需要选择带`cu`后缀的版本，这表示该版本支持特定的CUDA版本。安装完成后通过Python测试PyTorch是否安装成功。可以运行`import torch; print(torch.cuda.is_available())`，如果返回True，则表明PyTorch可以访问GPU。 4. **更换conda和pip源**：默认的conda和pip源可能较慢，可以切换到国内镜像源以加快下载速度。创建`.condarc`文件设置channels为国内镜像源，包括main、free、rc等频道。同时创建`pip.ini`文件将全局的index-url设为豆瓣的PyPI镜像源或其它高速镜像源。这样使用conda或pip安装包时下载速度将会提升。总结：安装GPU版本的PyTorch涉及CUDA和cuDNN配置，以及选择正确的PyTorch版本进行安装，并且需要调整包管理器的源以提高下载效率。确保每个步骤都正确执行才能让PyTorch充分利用GPU资源进行高效的深度学习计算。

CUDA Toolkit 11.6.0 及对应 CUDNN Windows 版本下载

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本文提供CUDA Toolkit 11.6.0及对应CUDNN在Windows系统的下载链接与安装指导，适用于深度学习开发环境搭建。 CUDA Toolkit 11.6.0适用于Win10系统，并且需要搭配相应的CUDNN版本使用。

CUDNN 7.4 版本（适用于 CUDA 10.0）

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CUDNN 7.4是一款专为CUDA 10.0设计的深度神经网络加速库，显著提升卷积神经网络等计算效率，广泛应用于AI研究与开发领域。 CUDA10.1部分可以使用cudnn7.4，但最好使用cudnn7.6。在我的其他资源中有提供cudnn7.6的版本。

Ubuntu中查看CUDA和cuDNN版本

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本教程介绍如何在Ubuntu系统中查询已安装的CUDA及cuDNN版本信息，帮助用户确认环境配置状态。 ### Ubuntu系统中CUDA与cuDNN版本查询方法详解 #### 一、引言在Ubuntu系统环境下，CUDA（Compute Unified Device Architecture）与cuDNN（NVIDIA为深度学习开发的GPU加速库）作为重要的计算工具，在高性能计算和机器学习等领域被广泛使用。了解已安装的CUDA及cuDNN版本对于确保应用程序兼容性至关重要。 #### 二、CUDA与cuDNN版本的重要性 1. **兼容性**：选择合适的CUDA版本以保证其与TensorFlow或其他深度学习框架的兼容性，避免运行时出现错误。 2. **性能优化**：不同版本的CUDA和cuDNN可能存在性能上的差异。合理选择可以提升应用效率。 #### 三、查看cuDNN版本的方法 1. **命令行方式** - 使用`cat`命令来查找包含cuDNN版本信息的文件： ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` - 这个命令会显示`CUDNN_MAJOR`、`CUDNN_MINOR`和`CUDNN_PATCHLEVEL`三个值，分别表示cuDNN的大版本号、次版本号以及补丁版本号。 2. **新版本变化** - 对于某些更新版本的cuDNN，可能需要检查不同的头文件来获取版本信息： ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ``` #### 四、查看CUDA版本的方法 1. **nvidia-smi** - `nvidia-smi`命令可显示GPU设备信息，其中包括驱动API版本： ```bash nvidia-smi ``` 2. **nvcc -V** - `nvcc`是CUDA编译器的一部分，可用于查看CUDA的运行API版本： ```bash nvcc --version ``` 3. **cat /usr/local/cuda/version.txt** - 查看CUDA安装目录下的`version.txt`文件，也可以得到运行API版本： ```bash cat /usr/local/cuda/version.txt ``` #### 五、驱动API与运行API的区别在查看CUDA版本时可能会发现，通过`nvidia-smi`获得的版本号与`nvcc -V`或`cat /usr/local/cuda/version.txt`获得的版本号不一致。这是因为CUDA提供了两种类型的API： - **驱动API**：通过`nvidia-smi`查看到的版本，主要用于GPU驱动层面的操作。 - **运行API**：通过`nvcc -V`或`cat /usr/local/cuda/version.txt`查看到的版本，用于应用程序的运行时操作。在实际开发中，我们更关注的是运行API的版本，因为这直接影响到应用程序的兼容性和性能。 #### 六、CUDA、cuDNN与TensorFlow版本对应关系 - 在进行深度学习项目开发时，需要确保CUDA、cuDNN与TensorFlow版本之间的兼容性。通常可以通过查阅官方文档或社区资源来确定合适的组合。 #### 七、总结本段落详细介绍了在Ubuntu系统下查看CUDA与cuDNN版本的方法，包括命令行查询以及驱动API和运行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。

Win10下CUDA和cudnn配置

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本教程详细介绍了在Windows 10操作系统中安装和配置CUDA及cuDNN的过程，适用于需要进行深度学习开发的研究者与开发者。【软件需求】：运行别人的程序，因此主要提供旧版软件的下载地址；CUDA历史版本可以在NVIDIA官网找到相应的下载页面。

CUDA 10.1 和 CUDNN 10.1 包

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CUDA 10.1和CUDNN 10.1包是NVIDIA提供的高性能计算工具集，用于加速GPU上的深度学习与并行计算任务。请下载cuda_10.1.105_418.96_win10和cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32。

CUDA Cudnn Torch Torchvision 安装包

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本安装包包含CUDA、cuDNN、Torch和Torchvision等深度学习开发必备组件，便于开发者快速搭建GPU加速的PyTorch环境。 cuda, cudnn, torch 和 torchvision 是一些常用的深度学习工具和技术。

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