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...
1.10.0之前的PyTorch,都无法使用CUDA 11.x(更正:后来经过测试,将cudatoolkit版本改为11.1后都能成功安装了!),但是可以使用CUDA 10.x。 这里说下CUDA 11.x与CUDA 10.x的区别:支持的算力不同,如果要使用cuDNN进一步加速,而显卡算力和安装的CUDA不匹配,就无法使用。本次实验使用的显卡为A4000,支持的算力为8.x,...
方法（1）：指定CUDA Toolkit版本（推荐）根据驱动版本查询可安装的CUDA Toolkit最高版本。以384.81为例，对应最高版本为9.0。执行`conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch`命令以指定CUDA Toolkit版本，同时conda会自动匹配合适的PyTorch版本。方法（2）：指定PyTorch版本 查询可安装的CUDA To...
首先对CUDA toolkit进行安装,找到我们所需的CUDA toolkit版本。 下载网址:CUDA Toolkit download。 在Anaconda那节,我们知道我的CUDA驱动为11.6.106版本,那我只能选低于11.6.106的cudatoolkit版本,因此,选的是11.6.0这个版本。如下图: 点进去之后,选好相应的版本信息。 Windows操作系统+64位+win10+本地下载 按照如...
显卡驱动版本、cudatoolkit版本、cudann版本、tensorflow-gpu版本之间的对应关系,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
CUDA Toolkit 11.6.0+对应CUDNN,适合win10系统 (0)踩踩(0) 所需:7积分 故障处理-troubleshooting-and-optimization.zip 2024-10-23 20:00:52 积分:1 jre-6u20-windows-i586.exe 2024-10-23 18:57:51 积分:1 linux系统cpu、内存等资源监控 2024-10-23 17:35:04 ...
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。
我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。 下面为确定的过程: 首先,搜索NVIDIA Control Panel(win+s进行搜索)。 然后打开并点页面左下角系统信息,找到组件里的NVCUDA64.DLL,发现CUDA驱动为11.6.106版本。那么就说明你之后安装CUDA的cudatoolkit的版本不能超过11.6.106。所以我这里...
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 ...
给出tensorFlow与 CUDA Toolkit的对应版本 tensorflow2.4对应cuda,目前,由于3060显卡驱动版本默认>11.0,因此,其不能使用tensorflow1版本的任何接口,所以学习在tf2版本下的深度学习目标检测是很有必要的,而且此配置过程同样适用于任何30系显卡配置tf2环境。一般配置