Ранее я выводил TensorFlow графики из C ++. Сейчас я начинаю работать над выводом PyTorch графов через C ++.
Мой первый вопрос: как узнать, какую версию cuDNN рекомендуется использовать с LibTorch, или если я я делаю свою собственную компиляцию PyTorch?
Определить рекомендуемую версию CUDA легко. После перехода на https://pytorch.org/ и выбора параметров в Quick Start Locally (PyTorch Build, Your OS и т. Д. c.) На сайте становится ясно, что рекомендуется CUDA 10.1, но есть нет упоминания о версии cuDNN, и после поиска в Google я не могу найти однозначный ответ для этого.
Из того, что я понимаю о PyTorch в Ubuntu, если вы используете версию Python, вам необходимо установить драйвер CUDA. (например, nvidia-smi работает, версия 440 в настоящее время), но установка CUDA и cuDNN на самом деле не требуется, кроме драйвера, потому что они включены в пакет pip3, это правильно? Если да, то есть ли команда, которую я могу запустить в сценарии Python, который показывает версию CUDA (ожидается 10.1) и cuDNN, которые использует предварительно скомпилированный пип .whl? Я подозреваю, что есть такая команда, но я еще недостаточно знаком с PyTorch, чтобы знать, что это может быть или как ее искать.
Я столкнулся с ошибками компиляции и логического вывода, используя C ++ с TensorFlow, когда Я не использовал указанную c рекомендуемую версию cuDNN для определенной версии TensorFlow и CUDA, поэтому я знаю, что эти версии могут быть чувствительными, и я должен сделать правильный выбор из get- go. Если кто-то может помочь в определении рекомендуемой версии cuDNN для определенной версии PyTorch, это было бы здорово.