CUDA Toolkit是NVIDIA的CUDA工具包,包含了CUDA的全部工具。 conda安装的cudatoolkit是CUDA的一个子包,包含了主要的二进制文件。 一般conda安装的pytorch tensorflow会直接调用conda环境中的包,而如果使用pip安装的tensorflow不会自动接入conda中的cudatoolkit,进而会报 ImportError: libcudart.so.8.0: cannot open shared ob...
CUDA Toolkit (Pytorch): CUDA不完整的工具安装包,其主要包含在使用 CUDA 相关的功能时所依赖的动态链接库。不会安装驱动程序。 (NVCC 是CUDA的编译器,只是 CUDA Toolkit 中的一部分) 注:CUDA Toolkit 完整和不完整的区别:在安装了CUDA Toolkit (Pytorch)后,只要系统上存在与当前的 cuda...
计算机上的cuda和cudatoolkit和自己pytorch上的cudatookit的关系 torch whl文件安装的方式解决conda安装too old 问题 https://www.cnblogs.com/yhjoker/p/10972795.html 解决cuda啥的too old 问题 源码安装方案(失败) https://discuss.pytorch.org/t/found-gpu0-geforce-gtx-960m-which-is-of-cuda-capability-5-...
torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象,有cpu和cuda两种,这里的cuda就是gpu,至于为什么不直接用gpu与cpu对应,是因为gpu的编程接口采用的是cuda print(torch.cuda.is_available()) #cuda是否可用; print(torch.cuda.device_count()) #返回gpu数量; print(torch.cuda.get_device_name(0)) #返回gpu名...
(NVCC 是CUDA的编译器,只是 CUDA Toolkit 中的一部分) 注:CUDA Toolkit 完整和不完整的区别:在安装了CUDA Toolkit (Pytorch)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,不需要重新进行编译过程。
CUDA Toolkit (Pytorch): CUDA不完整的工具安装包,其主要包含在使用 CUDA 相关的功能时所依赖的动态链接库。不会安装驱动程序。 (NVCC 是CUDA的编译器,只是 CUDA Toolkit 中的一部分) 注:CUDA Toolkit 完整和不完整的区别:在安装了CUDA Toolkit (Pytorch)后,只要系统上存在与当前的 cudatoolkit 所兼容的 Nvidia...