cuDNN

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu

江上_酒·2025-03-23 21:25

【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision

安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，

等风来不如迎风去·2025-03-21 05:41

查看 CUDA cudnn 版本查看Navicat GPU版本

查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()

FergusJ·2025-03-21 03:30

已解决：python多线程使用TensorRT输出为零？附tensorrt推理代码

设备：cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出？？？

李卓璐·2025-03-20 18:11

使用LoRA微调LLaMA3

步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。

想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

unitree

Unitreeubuntu18.04首先要安装好ubuntu18.04系统，然后开始安装显卡驱动和cuda以及cudnn，这里要注意版本对应，我是3090的显卡，安装的显卡版本是520，然后cuda的版本是

Matrixart·2025-03-18 00:41

PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧

一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA

小诸葛IT课堂·2025-03-17 00:38

c++调用python代码，使用gpu

c++调用python，使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi，查看电脑可以支持的最高cuda版本。

AI改变视界·2025-03-16 01:55

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN

WHCIS·2025-03-13 12:02

windows11 环境 paddleOCR 环境配置

一、系统环境：操作系统：Windows11专业版显卡：RTX4080CUDA：cuda_12.6.2_560.94_windows.exe、cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12

一醉千秋·2025-03-13 08:27

CUDA12.1 cudnn9.0.1 python3.10.12配置TensorRT8.6.1，完成yolov12tensorRT推理完整过程

一、配置TensorRT8.6.11.下载TensorRT8.6.1包TensorRT完全依赖CUDA，因此下载其版本时一定要考虑CUDA的版本。具体应该下载哪一版本的TensorRT呢，这里我问的秘塔AI，你们也可以问问它。官网地址-tensorRT8.6.1安装包下载2.解压安装包这里要注意，如果你和我一样是给win下的但是要在Linux服务器上使用。千万不要在win的环境下进行安装包的解压操

李卓璐·2025-03-13 01:33

开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux？

提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持，简化CUDA和cuDNN的配置流程（如nvidia-smi直接监控显存）。2.社区生态与长期维护（LTS）UbuntuLTS版本（如24

俺足·2025-03-12 22:18

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN

Wis4e·2025-03-12 00:09

【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson Nano上

卡镜像【AI】YOLOv7部署在NVIDIAJetsonTX2上2、下载编译2.1源码下载https://github.com/AlexeyAB/darknet2.2编译1）修改MakefileGPU=1CUDNN

郭老二·2025-03-08 00:26

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。

longii11·2025-03-07 08:56

【踩坑日记23】UserWarning: Plan failed with a cudnnException: CUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPTOR

diffusion_ddpo/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py:456:UserWarning:PlanfailedwithacudnnException

longii11·2025-03-07 08:56

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。

小赖同学啊·2025-03-05 19:05

Torch安装必知

从硬件到Torch的支持链条如下Nvidia显卡Nvidia显卡驱动CudaTorchCudnncudnn对torch不是必需，部分项目会依赖cudnn。

m0_52111823·2025-03-03 08:43

window11和Ubuntu20.04安装Nvidia驱动和CUDA的正确方法

Win11Ubuntu20.04双系统安装解决ubuntu+win11双系统时间不一致问题Ubuntu:系统分区一、安装Nvidia驱动参考：Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN

qq_29128985·2025-03-01 07:20

下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5

安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本，目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。

听微雨·2025-02-26 14:03

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow

一个处女座的程序猿·2025-02-26 11:43

显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle

CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优其他配套确定软件版本后，到官网下载对应版本的软件CUDA：CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN

社会闲散人员中的代码爱好者·2025-02-24 14:49

Ubuntu 20.04 安装英伟达显卡驱动 cuda cudnn

1.禁用nouveaulsmod|grepnouveausudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf添加语句：blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0sudoupdate-initramfs-usudorebootlsmod|grepnouveau没有任何信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装nvidia的显卡驱

weixin_38679037·2025-02-21 01:19

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

一、服务器部署流程1、安装显卡驱动cuda、cudnn#安装gcc和makecd~/dockerDeploy/pool&&sudo./ins

高次超静定的人·2025-02-19 13:46

conda更换环境版本（比如torch版本）

找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN

挨打且不服66·2025-02-19 03:57

判断是否安装了cuda和cuDNN

#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint

幽殇默·2025-02-17 23:25

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super

FL1623863129·2025-02-17 23:55

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

步骤：安装CUDA和cuDNN：确保你在每台机器上安装了与T4GPU兼容的CUDA和cuDNN版本，通常CUDA11.0或更高版本。安装CUDA：N

MonkeyKing.sun·2025-02-10 14:33

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误

Jurio.21·2025-02-10 00:31

【PyTorch 】【CUDA】深入了解 PyTorch 中的 CUDA 和 cuDNN 版本及 GPU 信息

目录引言一、环境准备1.1重要的环境依赖1.2安装CUDA和cuDNN1.3示例安装步骤1.4PyTorch、CUDA和cuDNN版本兼容性表二、检查CUDA和cuDNN版本三、检查GPU可用性四、测试

丶2136·2025-02-10 00:27

Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建

链接在此：Ubuntu20.04+GeForceRTX2080SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建出现的问题1：ubuntu20.04安装libpng12-

pkuyjxu·2025-02-08 08:06

anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter

anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter1.安装TensorFlow1.15tensorflow1.15+cuda10.0+cudnn7.4PackagesNotFoundError

hou_hbl·2025-02-07 04:35

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1（为了GPU支持，需要安装CUDA和cudnn

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

PyTorch + CUDA环境配置

从目前的情况来看，CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的，而cuDNN和CUDA的大版本绑定，而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本，因此，这里采用CUDA来适配PyTorch

weixin_54533760·2025-02-05 04:28

Paddle和pytorch不可以同时引用

importpaddleprint(paddle.utils.run_check())importtorchprint(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version

饮马长城窟·2025-01-31 21:03

多版本cuda+多版本cudnn+gcc+cmake+opencv+darknet爬坑记录

cuda现在忘了步骤了，这里不再安装，下次再补上，可以看其他贴安装，记清楚自己的安装目录，一般默认在/usr/local/cuda(cuda10.0、cuda10.2)，用哪个切换环境变量就行，很方便二、CUDNN

LMM_AI·2025-01-30 21:41

RTX4060+ubuntu22.04+cuda11.8.0+cuDNN8.6.0 & 如何根据显卡型号和系统配置cuda和cuDNN所需的安装环境

文章目录电脑原配置安装cuda和cuDNN前的环境选择cuDNN与CUDAtookit和nvidiadriver的对应关系cuda版本选择⭐查看自己的nvidiadriver版本和最大支持的CUDA版本

computer_vision_chen·2025-01-30 20:05

docker镜像报错ERROR: failed to solve: DeadlineExceeded:

--------------------1|#基于NVIDIACUDA镜像，确保GPU支持2|>>>FROMnvidia/cuda:12.6.2-cudnn-devel-ubuntu20.043|4|#

柠檬编程工作室·2025-01-28 11:05

【安装cudnn】

官网下载并安装如果打算使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并且需要GPU加速，可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库，它是一个GPU加速的深度神经网络库。

Eternal-Student·2025-01-26 17:18

安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本）步骤

一.先看自己的电脑NVIDIA支持CUDA版本是多少？1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后，安装选择自定义然后安装位置（先去F盘建个CUDA-manger文件夹然后在里面建个CUDA11.6文件夹再在里面建立CUDA1CUDA2这两个文件夹前两个位置选到CUDA

学乐乐·2025-01-22 08:43

jax 和 jaxlib 的 cuda 版本安装

版本展示本人版本展示jax==0.4.27，jaxlib==0.4.27+cuda12.cudnn89，chex==0.1.86。

正经市民·2025-01-21 12:20

ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

安装完TensorRT后，导入报错ImportError:libcudnn.so.8:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory上面报错信息的意思主要是

kyle-fang·2025-01-19 14:37

报错解决：undefined symbol: _ZN15TracebackLoggerC1EPKc, version libcudnn_ops_infer.so.8

resemble-enhance这个项目的过程中，在Ubuntu20.04的机器上跑，报错如下：undefinedsymbol:_ZN15TracebackLoggerC1EPKc,versionlibcudnn_ops_infer.so

打工人你好·2025-01-16 18:46

Ubuntu 开机出现 recovering journal 无法进入图形界面解决流程(不通用，自用)

xorg.conf.failsafe/etc/X11/xorg.confsudoservicelightdmstopsudoapt-getremovenvidia*cdjohn/qudong+cuda9.0\+\cudnn

Artintel·2024-09-12 00:20

Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda

一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址

徐小妞66666·2024-09-11 20:58

【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）(1)

cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二：onnxruntime-gpu

2401_83703835·2024-09-11 13:36

使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理

这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT

fengbingchun·2024-09-11 04:30

ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应

文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime

可keke·2024-09-10 22:45

百度飞桨paddle安装包括CUDA,cuDNN,opencv的安装

conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写，要求已有Anaconda第一步：创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name：也可以缩写为【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7：是python的版本号。也可以指定为【python=3.6

小甲学长·2024-09-09 16:13

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