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...
同上:经测试,将cudatoolkit版本降至11.1后,可以成功下载GPU版,11.2不行。 1.10.0 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.3 conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c...
1、在Linux系统的服务器上,目前已经安装有NVIDIA GPU驱动535.183.01版本和CUDA Toolkit 12.2版本,CUDA Toolkit默认的安装路径是/usr/local/cuda和/usr/local/cuda-12.2,该系统暂时无法使用Docker容器。 2、在MindSpore官网提供的安装方式中,选择MindSpore 2.2.14、CUDA 11.6、Python 3.9、Conda安装的版本,可以看到下方提...
cudatoolkit其与系统CUDA版本的关系: cudatoolkit可以与系统级CUDA共存 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...
首先要选择适合自己的版本。主要考虑以下几点。 与driver版本匹配,见: CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versionsdocs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#id5 显卡的驱动版本可以通过命令查询: nvidia-smi 2. 与gcc版本和系统版本匹配。首先查看本地gcc版本: ...
官网下载cuda-toolkit ,官网下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 官网中有多个版本可以安装,其中主要分为runfile(local)和deb(local) 版本, 两个版本的安装路径不同,其中runfile(local)的安装路径为 ‘/usr/local/’, deb(local)的安装路径为‘/usr/lib/’, ...
在安装时会同时安装CUDA Toolkit以及PyTorch,这是我们要知道的。 步骤一: 使用nvidia-smi查询驱动版本: 如图中Driver Version所示,该卡目前的驱动版本为384.81。 步骤二: 此处提供三种方法可供选择。 (1)指定CUDA Toolkit版本(推荐) 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。
您可能是在说安装CUDA Toolkit和Python的版本对应关系。以下是一些常见的版本对应关系: 1. CUDA Toolkit 9.0 对应 Python 3.6-3.8 2. CUDA Toolkit 10.0 对应 Python 3.6-3.8 3. CUDA Toolkit 11.0 对应 Python 3.7-3.9 需要注意的是,具体的版本对应关系可能会根据不同的操作系统和环境有所不同。如果您需要安装...
1. CUDA Toolkit版本的选择 在开始之前,选择合适的CUDA Toolkit版本非常重要。不同的GPU硬件对CUDA的支持程度不同,也不同的深度学习框架(如TensorFlow和PyTorch)对CUDA版本有特定的要求。以下是一些选择CUDA版本时需要考虑的因素: GPU硬件支持:确保你的GPU支持所选的CUDA版本。