更新时间:20250405一、Tensorflow与Python 、CUDA版本对应关系注意:从 TF 2.11 开始,Windows 不支持 CUDA 构建。要在 Windows 上使用 TensorFlow GPU,您需要在 WSL2 中构建/安装 TensorFlow 或将 tensorflow-c…
使用以下 Python 代码来查看 PyTorch 的版本:import torchprint(torch.__version__) 记下显示的 PyTorch 版本号。例如,版本号可能类似于 1.8.1。 「检查兼容性」: 一旦你确定了各个组件的版本号,你可以查阅 PyTorch 的官方文档,了解哪个版本的 PyTorch 与哪个版本的 CUDA 和显卡驱动兼容。通常,PyTorch 的文档会明...
1、我的cuda是11.6,python3.7,win系统,所以选择如下版本。 2、在上一步选择了torch1.12.0版本后,在https:///pytorch/vision#installation中找到对应的torchvision版本,即0.13.0。然后在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html中下载。 通过Previous PyTorch Versions | PyTorch查看对应的torchaudio版本。...
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. ...
不同版本的Python可能对某些库的支持程度不同,因此用户需要选择与自己Python版本兼容的torch、torchvision和cuda版本。 总的来说,torch、torchvision、Python和CUDA之间的版本对应关系是一个复杂的问题,需要用户在实际应用中根据自己的需求和硬件环境进行选择和调整。在选择版本时,用户可以参考官方文档和社区论坛中的信息,也...
3)同时指定PyTorch和CUDAToolkit版本 如果你十分确定CUDA版本以及对应PyTorch和CUDAToolkit对应版本可运行conda install pytorch=X.X.X cudatoolkit=X.X -c pytorch 安装完成后可使用python查看 代码语言:javascript torch.__version__)print(torch.cuda.is_available(...
在虚拟环境中,使用conda安装对应版本的PyTorch。例如,要安装PyTorch 1.9.0,可以输入以下命令: conda install pytorch=1.9.0 torchvision=0.10.0 torchaudio=0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch 这将同时安装PyTorch、TorchVision和Torchaudio,并确保它们之间的版本兼容。 验证安装 安装完成后,可以在Python环境中导入PyTorc...
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…
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 ...