conda activate torch_env 在conda环境中安装Torch。在命令行中输入以下命令: conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 请注意,上述命令会自动选择适合您CUDA版本的Torch版本进行安装。如果您需要安装特定版本的Torch,请使用conda install pytorch=<version> torchvision=<version> torchaudio=<version> -c...
下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecuDNN的版本是根据CUDA来选择的,如果我的cuda是10.0,那么选择这个: 下载后将其解压缩 在C盘根目录下新建个tools文件夹,将解压后的“cuda”文件夹放入其中 4.添加环境变量 搜索“高级系统设置”: 进入系统变量的“Path”,添加"c:\tools\cuda\bin"与”C...
但一般不建议使用最新版本的,因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载,所以最好选CUDA 12.0以前的一到两个版本,我这里选择的是CUDA 11.6,可以从pytorch官网(官网:https://pytorch.org/get-started/locally/)中可以看到,目前的CUDA版本一般是11.6和11.7(2023年1月9日)。
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…
3. 通过nvidia-smi看上面的CUDA Version:驱动API版本 4. 通过python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"查看当前PyTorch的运行CUDA API 版本 上面的1可以在~/.bashrc中修改: exportPATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ...
针对不同的显卡算力,torch对应的CUDA版本如下: - CUDA 9.2对应的显卡算力范围是从1.0到7.5,支持的torch版本是1.0到1.2。 - CUDA 10.0对应的显卡算力范围是从3.0到7.5,支持的torch版本是1.0到1.3。 - CUDA 10.1对应的显卡算力范围是从3.0到7.5,支持的torch版本是1.0到1.4。 - CUDA 10.2对应的显卡算力范围是从3.0...
安装时应遵循版本对应原则。例如，若使用CUDA 10.0，应选择相应的PyTorch版本。如果目标环境为CPU而非GPU，选择不依赖CUDA的PyTorch版本。此外，PyTorch的子库如torchvision、torchaudio、torchtext等也需与主库保持兼容。确保所有依赖库版本在文档或官方指南中列出的范围内，以避免兼容性问题。获取详细版本信息...
#配置结果: ##Anaconda2019[python3.7.3]+cuda11.2 + cudnn8.1.0 + tensorflow=2.5.0,tensorflow-gpu=2.5.0(tf25虚拟环境,python3.7.3)+pytorch1.10.0(cu113) + torch-ge
直接使用pip install torch,安装完成后使用过程中出现以下错误:其实就是没有安装GPU版本的pytorch 查看torch版本,可以使用pip list进行查看,如下所示:看不出来什么 在python查看,如下所示:安装的是CPU版本的 如果要安装GPU版本的torch,先删除pip uninstall torch 查看python版本,3.7.16 查看对应CUDA版本并安装CUDA 检...
关于NVIDIA驱动要求,和驱动直接关联的是CUDA的版本。如果安装的是CUDA=10.0,那么在windows系统要求驱动大于411.31。如果小于,则会报错显示驱动版本过老。笔者是将驱动更新至最大,没问题。 用conda安装时,不需要和自己电脑cuda版本一致。conda会帮你安装好所对应的配套环境,但是要注意驱动要求。