PyTorch 1.2.0 - CUDA 10.0, cuDNN 7.6 PyTorch 1.4.0 - CUDA 10.1, cuDNN 7.6 PyTorch 1.5.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.6.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.7.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.8.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.9.0 - CUDA 11.0, cuDNN 8.0 PyTorch ...
cd cd /media/你的用户名/TOSHIBA\ EXT/alu/CUDA/ # 进入 cuDNN 安装文件的所在路径 tar xvzf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5-1.tgz # 解压 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include # 复制到 include 中 sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 # 复制到 lib64 ...
点击CUDA Toolkit 10.1,进入下一界面,选择window,64位,10版本(10.1里面包含10、8.1、7等版本),exe(local),最红选择“Download(2.4GB)” 下载为:cuda_10.1.105_418.96_win10 找到相应的pytorch版本 通过网址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/,查看CUDA 10.1,可以配套哪些版本torch和torchvision。
在cmd运行【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite】路径下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,如果都能运行成功,则证明cudnn安装成功。 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suitebandwidthTest.exedeviceQuery.exe...
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 conda remove -n 虚拟环境名字 --all #删除虚拟环境 conda create -n env1 --clone env2 #克隆虚拟环境env2到env1 ...
安装cuDNN 然后进入该目录下的extras/demo_suite/目录,在终端中依次输入以下命令: $./bandwidthTest$./deviceQuery 若均输出Result = PASS,说明安装成功: `./bandwidthTest` 示例输出 `./deviceQuery` 示例输出 安装PyTorch 然后,进入PyTorch 官网,通过“Get Started -> Start Locally”定位到下载页: ...
torchvision版本:conda list torchvision 系统cuda:一般在/user/local/cuda 查看显卡版本: ubuntu-drivers devices nvidia-smi 还有一个 cudnn? NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。 对应关系: 1.这里pytorch和cudatoolkit版本对应关系: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ ...
「版本兼容性」:不同版本的 PyTorch 需要特定版本的 cuDNN。你需要确保所使用的 cuDNN 版本与 PyTorch 版本兼容。 「PyTorch」: 「PyTorch是深度学习框架」:PyTorch 是一个开源的深度学习框架,用于构建、训练和部署神经网络模型。它提供了张量操作、自动求导、优化器、损失函数等工具,使深度学习任务更加便捷。
Ricky:CUDA/cudnn/CUDA Toolkit/NVCC区别简介 CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系
最后用下面的 python 代码来验证一下是否可以调用 GPU importtorch torch.cuda.is_available()# 查看pytorch是否支持CUDAtorch.cuda.device_count()# 查看可用的CUDA数量torch.version.cuda# 查看对应CUDA的版本号 验证效果 至此,我们的卸载,更新,安装就教完了。