cudatoolkit:cudatoolkit是 NVIDIA CUDA 工具包的一个精简版本,专为在 Conda 环境中使用而设计,其为 python 环境中的 GPU 加速计算提供必要的组件。适用于 PyTorch、TensorFlow 等框架。 显卡的 CUDA 版本:这是指通过显卡驱动安装的 CUDA 版本。可以通过nvidia-smi命令查看系统中当前安装的 CUDA 版本。 CUDA 版本兼...
首先创建一个pytorch的虚拟环境 可以键入命令conda create -n pytorch_gpu python=3.7pytorch_gpu为环境的名称,可以自定义改变 输入y等待环境创建完成。 键入conda activate pytorch_gpu进入pytorch的环境,如果前面括号的内容发生改变代表进入成功。 之后输入下载对象pytorch版本的命令即可,由于我选择的是CUDA10.2那我我需要...
conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.3 conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge 1. 2. 3. 4. 5. CUDA 10.2 CUDA 11.3 经测试,将cudatoolkit版本降至...
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。384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0,9.0可安装PyTorch1.1.0版本。 运行conda instal...
在安装时会同时安装CUDA Toolkit以及PyTorch,这是我们要知道的。 步骤一: 使用nvidia-smi查询驱动版本: 如图中Driver Version所示,该卡目前的驱动版本为384.81。 步骤二:此处提供三种方法可供选择。 (1)指定CUDA Toolkit版本(推荐) 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。
版本查询: python版本:直接which python或者python进入界面查看; pytorch版本:进入python,import torch, torch.__version__ cudatoolkit版本(这里特指conda安装的那个cuda):进入python,import torc
1)指定安装PyTorch版本 当已知CUDA版本时,可根据表2直接查询到对应版本PyTorch,运行conda install pytorch=X.X.X -c pytorch即可安装指定版本PyTorch。此命令由conda决定与PyTorch对应的CUDAToolkit。但不能保证PyTorch可正常使用,CUDAToolkit版本不适配显卡驱动,即可能导致CUDAToolkit版本高于CUDA驱动。 ( ...
CUDA Toolkit (Pytorch):CUDA不完整的工具安装包,其主要包含在使用 CUDA 相关的功能时所依赖的动态链接库,不会安装驱动程序 2 版本对应 查看驱动 2.1 CUDA 版本与nvidia driver版本兼容要求: 2.2 CUDA版本与GCC版本兼容要求: (1) GCC其他版本安装 sudo apt install gcc-9 ...
通常,CUDA Toolkit的新版本会支持较新的操作系统。 软件兼容性:确保您计划使用的其他软件(如PyTorch)与CUDA 11.0兼容。 二、PyTorch与CUDA的兼容性 在安装PyTorch时,您需要指定是否安装CUDA支持,并选择相应的CUDA版本。对于CUDA 11.0,您需要找到支持该版本的PyTorch版本。PyTorch的官方文档通常会列出支持不同CUDA版本的...