1. 确保已安装cuda11.2 2. 确保虚拟环境的python版本为python3.8 那么,我们可以通过如下命令行,在虚拟环境中用pip安装pytorch1.9.1这个版本 pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --trusted-host pypi.org --...
我的CUDA可以是10.1版本,则torch1.4.0,torchvision0.5.0。 下载对应的cuDNN 通过网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10,查找与下载CUDA版本对应的cuDNN版本,如下: 我这里CUDA为10.1版本,则cuDNN选择下载v8.0.2版本,Windows10: 压缩包:cudnn-10.1-windows10-x64-v8.0.2.39 三...
查询CUDA版本: 在命令行中,可以使用nvcc --version命令查询CUDA编译器版本,或者通过PyTorch提供的API查询CUDA运行时版本: python import torch print(torch.version.cuda) 查询cuDNN版本: cuDNN版本通常不是直接通过Python查询的,但可以通过查看系统安装路径下的cuDNN库文件或参考NVIDIA的安装文档来确认。在某些情况下...
| Tensorflow 1.x | cuDNN 5.1/6.0 |从上表可以看出,Tensorflow 2.x需要cuDNN 7.6/7.4版本,而Tensorflow 1.x则需要cuDNN 5.1/6.0版本。如果您需要使用GPU进行Tensorflow计算,则需要安装与您所使用的Tensorflow版本兼容的cuDNN版本。综上所述,在安装和配置Tensorflow时,需要考虑到与Python、CUDA、cuDNN的版本对应...
tensorflow和cuda、cudnn、python版本之间的匹配关系参考 pytorch和cuda、python版本对应关系 检查电脑环境 1.python版本 直接安装的python3.9,没有使用anaconda,没有创建虚拟环境。 2.cuda版本 我的电脑是11.2版本的cuda,面板信息显示如下: 3.系统版本 查看电脑的系统,我用的是win11系统,但是NVIDIA面板显示的是win10,所...
cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA该版本 已经装完部分,发现版本不匹配准备卸载。 说在前面的话 在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应的Pytorch版本。通过软连接的方式来实现cuda版本的切换。**但是,在win系统下,最好是用相同的支持版本,以免不匹配。**不用纠结是否向下兼容等等问题,...
(2)根据要安装的CUDA版本确定要下载的Cudnn版本。 二、tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系 不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8): 对于版本号大于1.13的tensorflow-gpu的1.x版本,如1.14、1.15,建议安装CUDA10.0,不要安装CUDA10.1,安装后会提示缺少很多库文件...
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cudatoolkits等深度学习包 ...
由于我们安装的torch版本为Stable1.12.1,因此我们需要查找前缀为:torch-1.12.1的文件。注意找的是GPU版本,cuxxx代表CUDA版本xxx。这里我们找到对应的cu113,然后点击下载。cp代表python版本,这里我们选择cp37版本的win下载。 然后返回,进入torchvision。 下载torchvision ...
一、TensorFlow对应版本对照表版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...