第一种方式安装的cuda,包括的模块更全面。 第二种方式安装的cuda,用来训练模型,基本够用,但是要用到扩展功能就不行了。 详见:Pytorch 使用不同版本的 cuda - yhjoker - 博客园 通过Anaconda 安装的应用程序包位于安装目录下的 /pkg 文件夹中,如笔者的目录即为 /home/xxx/anaconda3/pkgs/ ,用户可以在其中查看...
1、首先需要进入pytorch官网查看一下需要安装的pytorch版本适配的cuda版本号: 网址如下所示: PyTorchpytorch.org 如图所示,官网默认显示最新版本的PyTorch: 点击下面的链接,可以安装一些老PyTorch的版本: 点击上面链接后,出现如下页面: 最后,根据自己的要求找到对应版本的PyTorch,找到PyTorch对应的cuda版本。下面开始进行cuda...
其中,CUDA Version: 11.1 表示已安装的CUDA版本是11.1。 通过PyTorch查看CUDA版本输出: plaintext CUDA Version: 11.3 这表示当前PyTorch绑定的CUDA版本是11.3。 通过以上方法,你可以方便地查看PyTorch和CUDA的版本信息。
PyTorch踩过的坑(持续更新~) 好好记录踩过的坑~做一个开心的程序猿~ 1. 关于cuda out of momery问题问题描述:当使用多块GPU进行训练时,可能会出现所有的变量都留在GPU中导致显卡溢出。 if cfg.use_multi_gpu: model =… Talkisless Pytorch中CUDA流、事件以及流上下文概念和使用方法 什么是 CUDA 流?流(Stre...
print(torch.__version__)# 查看pytorch安装的版本号 print(torch.cuda.is_available())# 查看cuda是否可用。True为可用,即是gpu版本pytorch print(torch.cuda.get_device_name(0))# 返回GPU型号 print(torch.cuda.device_count())# 返回可以用的cuda(GPU)数量,0代表一个 ...
安装pytorch之前,一般会先创建一个虚拟环境,然后将pytorch安装到虚拟环境中。因为不同版本的pytorch程序可能并不兼容,这样方便管理。 进入anoconda控制台 常用命令 conda env list #检查已经安装的虚拟环境 conda create --name 虚拟环境名字 python=版本 #安装虚拟环境 ...
在Stable Diffusion中查看CUDA和PyTorch版本的方法主要有两种。第一种方法是通过命令行查看。首先,打开终端或命令提示符窗口,然后输入以下命令: 查看CUDA版本:在命令行中,可以通过执行nvcc --version命令来查看当前安装的CUDA版本。执行上述代码后,将会输出类似以下结果:Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243。
通过pytorch安装的CUDA没有nvcc的命令,或是nvcc -V显示的CUDA版本与pytorch安装的CUDA版本不匹配。因为一个系统可以有多套CUDA。另外,PyTorch自带的CUDA只包含库文件,没有nvcc编译器,所以没有nvcc这个命令。 2.1.2 通过 Ubuntu 的官方源安装 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit ...
这个方法适用于你已经安装了PyTorch或其他支持CUDA的库的情况。 注意事项: 确保你的系统上已经安装了CUDA工具包。 如果系统中没有安装CUDA,上述命令可能会返回错误信息。 通过以上任一方法,你应该能够查看到当前系统上安装的CUDA版本。 相关搜索: 如何查看cuda版本 ...
version_map:定义一个字典,存储不同PyTorch版本与CUDA版本的对应关系。 通过条件判断,检查当前版本是否在字典中。 关系图 (ER 图) 为直观理解PyTorch与CUDA之间的关系,以下是它们的ER图: PyTorchstringversionCUDAstringversioncompatible 类图 我们也可以用类图来表示这些信息的结构: ...