download cudnn v8.2.2 (july 6th, 2021), for cuda 11.4

时间: 2023-08-26 10:02:53 浏览: 284
您可以通过以下步骤下载适用于CUDA 11.4的cudnn v8.2.2(2021年7月6日): 1. 首先,打开NVIDIA的开发者网站,在网址栏中输入 https://developer.nvidia.com/cudnn 。 2. 确保您已登录自己的开发者账户,如果没有账户,可以注册一个新账户或使用已有账户登录。 3. 在cudnn页面中,向下滚动,找到“Download cuDNN”部分。 4. 在该部分中,您将看到一个表格,其中包含适用于不同版本CUDA的cuDNN版本列表。 5. 找到“cuDNN v8.2.2”所对应的行,并在“cuDNN Library for”列中选择“CUDA 11.4”。 6. 点击“Download”按钮,开始下载cuDNN v8.2.2的CUDA 11.4版本。 7. 下载完成后,您可以使用文件管理器打开下载的文件,并按照安装说明进行安装。 请注意,您需要具备相应的开发者账户,并且确保您的操作系统和CUDA版本与所下载的cuDNN版本兼容。此外,安装cuDNN前,请确保已安装相应的CUDA版本,并按照官方文档的说明进行配置。
相关问题

cuda11.4和cudnn、tensorflow对应版本

以下是CUDA 11.4、cuDNN和TensorFlow的对应版本: - CUDA 11.4:cuDNN 8.2.2、TensorFlow 2.6.0 请注意,不同的TensorFlow版本可能需要不同的cuDNN版本。因此,如果您要使用不同版本的TensorFlow,请查看TensorFlow文档以确定所需的cuDNN版本。

我的cuda版本是11.4 cudnn版本是8.2.2 显卡是4060ti 在Ubuntu20.04系统下安装 caffe-segent

<think>嗯,用户想在Ubuntu 20.04上安装caffe-segment,使用CUDA 11.4、cuDNN 8.2.2和RTX 4060 Ti显卡。首先,我需要确认各个组件的兼容性。RTX 40系列显卡需要比较新的驱动,而CUDA 11.4可能支持这些驱动吗?用户提供的引用里提到,CUDA 11.4需要NVIDIA驱动版本至少470.82.01,但4060 Ti可能需要更高版本的驱动。例如,RTX 30系列的驱动版本在引用[1]中是470,而40系列可能要求更高,比如525或535。所以可能需要先更新驱动到兼容的版本。 接下来,安装CUDA 11.4。根据引用[4]中的步骤,用户可能需要从NVIDIA官网下载CUDA 11.4的runfile,并选择不安装驱动,因为已经单独安装了驱动。然后配置环境变量,确保路径正确。 然后是cuDNN的安装,用户使用的是8.2.2版本,需要对应CUDA 11.x。引用[4]中的方法是将cuDNN的文件复制到CUDA目录中,并设置权限。这里需要注意cuDNN的版本是否与CUDA 11.4兼容,8.2.2应该是支持的。 接下来安装caffe-segment。可能需要先安装依赖项,比如protobuf、gflags、glog等。由于caffe的依赖较多,可能需要使用apt安装这些库,或者从源码编译。此外,caffe需要修改Makefile.config文件,指定CUDA和cuDNN的路径,以及计算能力。RTX 4060 Ti的计算能力是sm_89,所以需要检查CUDA 11.4是否支持这个架构。如果CUDA 11.4不支持,可能需要更高版本的CUDA,但用户指定了11.4,可能需要调整架构设置。 可能遇到的问题包括:驱动版本不兼容导致安装失败,CUDA和cuDNN版本不匹配,caffe的依赖项缺失,或者计算能力设置不正确导致编译错误。需要逐步检查这些部分,确保每一步都正确。 最后,测试安装是否成功,编译caffe-segment并运行示例,查看是否有GPU加速的效果。如果有错误,可能需要查看日志,调整配置,或者寻找补丁来解决兼容性问题。</think>### 步骤说明:Ubuntu 20.04下安装配置caffe-segment #### 1. 验证驱动兼容性 RTX 4060 Ti需要NVIDIA驱动版本≥525.60.11[^1][^2]。若已按引用[1]通过`软件和更新`安装驱动,需检查版本: ```bash nvidia-smi ``` 若版本低于525,需手动安装驱动: ```bash sudo apt purge nvidia-* sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-535 sudo reboot ``` #### 2. 安装CUDA 11.4 CUDA 11.4要求驱动版本≥470.82.01[^4],与RTX 4060 Ti驱动兼容。下载CUDA 11.4 runfile: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run ``` 安装时**取消勾选驱动安装**,其他保持默认。添加环境变量: ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 3. 安装cuDNN 8.2.2 从NVIDIA官网下载cuDNN 8.2.2(需注册账号),解压并复制文件: ```bash tar -xvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda-11.4/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn* ``` #### 4. 安装caffe-segment依赖项 安装基础依赖和Python接口支持: ```bash sudo apt install build-essential cmake git libprotobuf-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev libopencv-dev sudo apt install python3-dev python3-numpy python3-pip pip3 install numpy scikit-image protobuf ``` #### 5. 编译caffe-segment 克隆仓库并修改配置: ```bash git clone https://github.com/your-caffe-segment-repo.git # 替换为实际仓库地址 cd caffe-segment cp Makefile.config.example Makefile.config ``` 编辑`Makefile.config`: - 取消注释`USE_CUDNN := 1` - 修改CUDA和cuDNN路径: ```makefile CUDA_DIR := /usr/local/cuda-11.4 CUDNN_INCLUDE := /usr/local/cuda-11.4/include CUDNN_LIB_DIR := /usr/local/cuda-11.4/lib64 ``` - 根据显卡计算能力(RTX 4060 Ti为Ada Lovelace架构,计算能力8.9),修改: ```makefile CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_89,code=sm_89 ``` 编译: ```bash make all -j$(nproc) make test make runtest # 验证CUDA/cuDNN是否正常工作 ``` #### 6. 常见问题处理 - **CUDA/cuDNN版本不兼容**:若编译报错`undefined reference to cudnn...`,检查cuDNN文件是否复制到正确路径[^4]。 - **驱动版本过低**:若`nvidia-smi`显示`Failed to initialize NVML`,需升级驱动至535+。 - **计算能力不支持**:若出现`no kernel image is available for execution`,需在`CUDA_ARCH`中添加`compute_89`和`sm_89`。
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