对应于不同的CUDA版本,需要使用相应的PyCUDA或Numba库版本来进行CUDA编程。以下是一些常见的CUDA版本及其对应的Python库版本: CUDA 10.0:PyCUDA 2019.1.2、Numba 0.53.0 CUDA 10.1:PyCUDA 2020.1、Numba 0.53.0 CUDA 10.2:PyCUDA 2020.1、Numba 0.53.0 CUDA 11.0:PyCUDA 2020.1、Numba 0.53.0 CUDA 11.1:PyCUDA...
print('python版本分支:', platform.python_branch()) #打印python版本分支 print('python版本修订:', platform.python_revision()) #打印python版本修订 print('python编译信息:', platform.python_build()) #打印python编译信息 print('python编译器:', platform.python_compiler()) #打印python编译器 1. 2. ...
cpu开头的是cpu版本的,可以直接跳过,我们看 cu开头的,cu102表示cuda10.2,cp38对应python3.8,按照需求下载就可以了。 如果没有对应的适配windows的文件包,这时候就可以去下载和自己cuda版本适配的较低版本的torch的搭配,记住版本号然后再去下载! 先用conda创建虚拟环境,win + R cmd进入控制台 conda create -n Pytor...
官方推荐的CUDA版本为10.2和11.3,这两种CUDA支持大多数的PyTorch版本。PyTorch和Python的版本对应关系PyTorch的Python版本对应关系如下:PyTorch 1.x:Python 3.6,3.7,3.8;PyTorch 2.x:Python 3.7,3.8;PyTorch 3.x:Python 3.8,3.9。请注意,不同版本的PyTorch可能有所不同,请确保您安装的PyTorch版本与您使用的Python版本...
使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性PyTorch versionPythonC++Stabl…
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。
显卡驱动版本为:Driver Version: 527.99,CUDA 的版本为:CUDA Version 12.0,也可以根据显卡版本选择其他版本的 CUDA,因为 Driver Version: 527.47 >= 522.06,所以向下兼容,此案例以 CUDA 11.7 版本为安装案例。 1.4 Pytorch和Python对应的版本 1.5 Pytorch和CUDA对应的版本 ...
查看显卡版本: ubuntu-drivers devices nvidia-smi 查看CUDA版本命令:nvcc -V或nvcc --version或cat /usr/local/cuda/version.txt cuda与英伟达驱动匹配要求见CUDA Toolkit Documentation #训练 python train.py --content_dir dataset/coco2017/train2017 --style_dir dataset/wiki_kaggle/train/train #测试 python...