你可以访问PyTorch的官方网站或GitHub仓库中的安装指南,在“Get Started”部分选择你的操作系统、包管理器(如pip或conda)、Python版本以及CUDA版本,从而获取与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。 4. 卸载不匹配的torch版本 如果你确定当前安装的PyTorch版本与CUDA版本不匹配,你需要卸载它。如果你使用的是pip,可以使用以下命...
1.下载torch包 上官网,https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看对应cuda对应的torch版本,然后下载 下载对应版本torch,https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 此处cu111,代表cuda11.1版本,cp38,代表python3.8.x版本(我是python3.8.5),一定要下对应的版本,python版本跟cuda‘版本没对应...
如果高版本的torch与低版本的cuda不兼容,可能会导致运行时错误或功能不完整。 为了确保兼容性,可以通过以下几种方式解决: 更新cuda版本:如果你的cuda版本较低,可以尝试升级到与所使用的torch版本兼容的较高版本。这样可以确保torch能够正常运行,并且可以利用cuda提供的加速能力。 降低torch版本:如果你必须使用低版本...
5. 通过pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装正确版本的PyTorch库。 如果驱动API的版本低于安装的PyTorch所带的CUDA版本,需安装更新的驱动。 总结 本文提供了解决NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability...
在我这时候,安装 torch,只有两个选项,要么 cuda11.8,要么是 12.1。我试了下安装 12.1,结果在运行代码时报错,说是驱动太老。因为我没有 root 权限,也更新不了驱动,怎么办呢? 在https://pytorch.org/get-started/previous-versions/这个网站里,可以找到 pytorch 历史版本,以及不需要那么新 cuda 的版本。相中一个...
Anaconda的安装主要是为了方便环境管理,可以同时在一个电脑上安装多种环境,不同环境放置不同框架:pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装,只需要使用conda create –n创建新环境即可。 二、Cudnn和CUDA的下载和安装 我这里使用的是torch=1.7.1,官方推荐的Cuda版本是11.0,因此会用到cuda11.0,与cuda11.0对应...
后来查看了一下自己的cuda版本和torch版本,发现torch版本和cuda的版本不能匹配,因此我打算重新整一个虚拟环境来重新装一下 首先创建一个新的虚拟环境,打开cmd,输入 conda create -n py39 python==3.9 其中“py39”是我给虚拟环境起的名字,python版本也可以自己调整一下 然后激活环境 activate py39 如果这样不行,...
显卡Nvidia RTX 3060 运行YOLOv5 训练自己的数据集,一直报下面两个错误,网上都是写CUDA版本和torch版本不一致,我的搭建的环境是 CUDA 10.2 + cuDNN 7.6.5 + pytorch 1.7.0 + torchvision 0.8.0 错误一: RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device ...
请注意,上述命令会自动选择适合您CUDA版本的Torch版本进行安装。如果您需要安装特定版本的Torch,请使用conda install pytorch=<version> torchvision=<version> torchaudio=<version> -c pytorch命令,将<version>替换为您需要的版本号。 验证Torch是否成功安装。在Python解释器中输入import torch,如果没有报错,则表示Torch...