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如何查看cuda和cudnn对应版本

时间: 2025-02-25 20:36:04 浏览: 105

### CUDA 和 cuDNN 版本兼容性为了确保系统的稳定性和性能，在选择 CUDA 和 cuDNN 的版本时应当依据具体的需求和项目要求[^1]。显卡驱动程序的选择直接影响着可使用的 CUDA 版本，而后者又进一步影响了可以安装的 CUDA Toolkit、cuDNN 及 PyTorch 等框架的具体版本[^2]。对于 TensorFlow 用户来说，官方提供了详细的 CUDA 与 cuDNN 版本兼容性的实时更新文档，这有助于开发者找到最适合当前项目的配置方案[^3]。下面是一些常见的 CUDA 和 cuDNN 版本之间的对应关系： | CUDA Version | cuDNN Version | |--------------|---------------| | CUDA 10.0 | cuDNN 7.4 | | CUDA 10.1 | cuDNN 7.6 | | CUDA 10.2 | cuDNN 8.0 | | CUDA 11.0 | cuDNN 8.0 | | CUDA 11.1 | cuDNN 8.1 | | CUDA 11.2 | cuDNN 8.1 | | CUDA 11.3 | cuDNN 8.2 | 需要注意的是，上述表格并非固定不变，随着 NVIDIA 不断发布新的驱动以及工具包更新，具体的版本匹配可能会有所调整。因此建议定期访问官方网站获取最新的版本信息[^5]。此外，可以通过 Python 命令行来验证已安装环境中的 CUDA 和 cuDNN 是否正常工作及其版本号。例如使用 `torch` 库来进行检测[^4]: ```python import torch print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA Version: {torch.version.cuda}") print(f"cudnn Available: {torch.backends.cudnn.is_available()}") print(f"cudnn Version: {torch.backends.cudnn.version()}") ```

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