conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA 库,它会在运行时被 PyTorch 使用,而不依赖于系统全局的 CUDA 安装。同时 torch 也会自动安装与指定版本的PyTorch兼容的cuDNN。 此链接为 pytorch 和 cudatoolkit 版本...
可以看到我的nvcc版本是11.4,即runtime版本是11.4<=11.7的CUDA Driver版本,因此适配。 之后是CUDA runtime版本需要和CUDA Libraries版本适配。 CUDA Libraries如果是如果pytorch附带下载的CUDA toolkit(不完整版),需要选择小于等于nvcc --version的版本下载。我的nvcc是11.4,因此我需要下载小于等于11.4版本的CUDA toolkit(...
在安装了 cudatoolkit 后,只要系统上存在与当前的 cudatoolkit 所兼容的 Nvidia 驱动,则已经编译好的 CUDA 相关的程序就可以直接运行,而不需要安装完整的 Nvidia 官方提供的 CUDA Toolkit . Conda 安装的 CUDA Toolkit 和从 NVIDIA 官方网站下载并安装的 CUDA Toolkit 之间有一些关键区别,主要体现在安装方式、环境隔...
第二步:查看pytorch对应cuda版本 Pytorch官网查看对应版本关系 标注的地方为查看历史版本 注意区分CPU版本 和 CUDA版本,下错版本会出现GPU 返回 False 第三步:CUDA下载安装 我使用的是 pytorch 1.12.1 版本,所以需要 cuda 11.6 版本 提醒:cudatoolkit就是cuda CUDA下载官网 找到11.6 版本 下载到指定的文件夹,运行exe...
以下是一个简单的表格,展示了cudatoolkit版本与其对应的CUDA版本之间的关系: cudatoolkit版本CUDA版本 cudatoolkit-9.0 CUDA 9.0 cudatoolkit-9.2 CUDA 9.2 cudatoolkit-10.0 CUDA 10.0 cudatoolkit-10.1 CUDA 10.1 cudatoolkit-10.2 CUDA 10.2 cudatoolkit-11.0 CUDA 11.0 cudatoolkit-11.1 CUDA 11.1 cudatoolkit-11.2 ...
两者版本不需要一致 cudatoolkit: 编译好并支持pytorch运行的CUDA动态链接库,运行pytorch调用的CUDA都是cudatoolkit;仅当需要编译依赖CUDA的torch拓展模块时,会调用CUDA Toolkit cudatoolkit下载时指定适合CUDA的版本, cudatoolkit和CUDA Toolkit版本不需要一致 显卡驱动版本和CUDA Toolkit版本 ...
CUDA Toolkit版本及其可用PyTorch对应版本 pytorch1.6对应cuda版本,打开NVIDIA控制面板,点击帮助——系统信息——组件,查看自己电脑支持的cuda版本,我的笔记本显卡为GTX1660ti可以看到CUDA为11.0,那么我们可以安装cuda为10.1或10.2版本的pytorch,cudnn的版本只需要与
参考链接:INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH解决PyTorch与CUDA版本不匹配 1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。 2.CUDA及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充) 注:虽然有的卡CUDA版本可更新至新版本,且PyTorch也可对应更新至新版本。但...
如红色标记,,本机配置最大版本可以安装到11.7,所以CUDA version11.7以下都可以安装。 2.3 CUDA驱动和CUDA Toolkit对应版本 表一:CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本 image.png 最新可查阅官方文档 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。
表一:CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本 最新可查阅官方文档 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。 2.CUDA Toolkit版本及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充) 表二:CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系 注:虽有的卡驱动更新至较新版本,且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新...