参考链接1:显卡算力查询官网这里介绍的显卡算力主要是要和CUDA - cuDNN匹配(如果要使用cudnn,8.x算力的显卡对cudatoolkit的要求是11.x)。 conda install 使用该命令,如果不匹配,没有找到对应的包,默认选择安装CPU版本!对应的各个版本截图示意如下。 1.8.0 (太早之前的就不测试了) # CUDA 10.2 conda install py...
第一步:查看自己电脑显卡支持的CUDA版本 Nvidia-smi 1. 注意:这里的11.7是电脑所能支持的最高版本 第二步:查看pytorch对应cuda版本 Pytorch官网查看对应版本关系 标注的地方为查看历史版本 注意区分CPU版本 和 CUDA版本,下错版本会出现GPU 返回 False 第三步:CUDA下载安装 我使用的是 pytorch 1.12.1 版本,所以需要...
根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。 运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。 此方法指定CUDA Toolkit版本后,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。 (2)指定PyTorch版本 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,再根据表二查询到合适版本的PyTorch。38...
torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象,有cpu和cuda两种,这里的cuda就是gpu,至于为什么不直接用gpu与cpu对应,是因为gpu的编程接口采用的是cuda print(torch.cuda.is_available()) #cuda是否可用; print(torch.cuda.device_count()) #返回gpu数量; print(torch.cuda.get_device_name(0)) #返回gpu名...