驱动程序要求:CUDA版本可能会对NVIDIA驱动程序的版本有要求。 在NVIDIA的官网上,你可以找到完整的版本兼容性表。 2. 安装CUDA Toolkit 首先,你需要从[NVIDIA官网]( Toolkit。安装过程中请确保根据自己的操作系统和需求选择合适的选项。 一般安装步骤如下: 下载CUDA Toolkit安装包。 根据系统提示进行安装。 配置好环境...
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的版本只需要与需要用到的cuda版本对应即可后续说明。 三、安装并配置CUDA 1。到链接: 英伟达官网 .官网下载对应的CUDA版本。我下载的版...
1. 选择CUDA版本 1.1 查看显卡驱动版本 nvidia-smi 驱动版本:546.17,旁边的CUDA Version是当前驱动的CUDA最高支持版本。 1.2 对比CUDA和驱动的对应版本 上面最高支持版本已经说明驱动支持所有cuda版本,也可以查看官网说明的表3获得最新的版本对比 地址:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index....
这是平时我们所说的CUDA版本,由于运行API在CUDA里的CUDA Toolkit工具包中,所以运行API版本也是CUDA Toolkit工具包的版本。其实装了Anaconda之后Anaconda也会提供一个cudatoolkit工具包,同样包含了CUDA的运行API,可以用来替代官方CUDA的CUDA Toolkit。这也就是为什么有时候我们通过nvcc-V查看的cuda版本很低(比如7.5),但是能...
选择需要下载的版本:CUDA Toolkit Archive 2. 选择对应的操作系统和架构,然后根据提示安装即可。我一开始选择了rpm的方式进行安装,装完之后在/usr/local底下找不到对应的文件,最后还是通过runfile的方式成功安装。 3. 使用runfile进行安装的时候,如果不希望更换CUDA Driver,注意不要勾选Driver。(这里用一下网友的图)...
一、CUDA Toolkit版本选择 首先,我们需要确定安装的CUDA Toolkit版本。CUDA 11.0是一个较新的版本,它提供了许多新的功能和优化,但同时也需要我们的软件环境与之兼容。因此,在选择CUDA Toolkit版本时,我们需要考虑以下几个方面: 硬件兼容性:首先,确保您的GPU支持CUDA 11.0。较新的GPU通常支持最新的CUDA版本,但较旧的...
通常使用系统级CUDA驱动,但运行时库来自cudatoolkit # 指定版本安装$ conda install cudatoolkit=11.2 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...
已经安装过cuda和cudnn,现在想在不同环境(如anaconda虚拟环境)中使用不同版本的cuda并可以灵活切换。即需要安装多个cuda版本,且已经安装过一个版本的cuda。 2.实现过程 1. 下载cuda和cudnn # cuda下载网站:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...