CUDA安装不正确。 Python版本不兼容。 深度学习框架的版本问题。 4.1 示例代码 下面是一个简单的代码示例,演示如何在PyTorch中使用CUDA: importtorch# 检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")# 使用GPUelse:device=torch.device("cpu")# 使用CPU# 创建一个CUDA张量x=torch.tenso...
官方推荐的CUDA版本为10.2和11.3,这两种CUDA支持大多数的PyTorch版本。PyTorch和Python的版本对应关系PyTorch的Python版本对应关系如下:PyTorch 1.x:Python 3.6,3.7,3.8;PyTorch 2.x:Python 3.7,3.8;PyTorch 3.x:Python 3.8,3.9。请注意,不同版本的PyTorch可能有所不同,请确保您安装的PyTorch版本与您使用的Python版本...
故我选择PyTorch1.0.0,又因为最新版的Anaconda自带安装的为Python3.8所以我安装的老版本Anaconda3-3-2019.07。 1.Anaconda安装 Anaconda所有版本下载地址: https://repo.anaconda.com/archive/ 2.CUDA安装 CUDA所有版本下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 测试安装是否成功: cmd 运行nvcc -V...
CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN:https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn 下载下来之后进行解压,然后将解压出来的 (1)\cuda\bin\文件夹下的cudnn64_7.dll复制到CUDA安装目录\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\文件夹中 (2)\cuda\include\文件夹下的cudnn.h复制到CUD...
TensorFlow-GPU与Python、CUDA的版本对应问题 最近在学校的服务器上安装TensorFlow-GPU遇到了一些问题,都是一些版本对应的问题,总结了一下 以上是版本的对应 详细的可以看一下连接: https://tensorflow.google.cn/install/source
常见的Torch、CUDA和Python版本的对应关系。 Torch版本 可选的CUDA版本 支持的Python版本 2.0.1 cu117,cu118 cp38,cp39,cp310,cp311 2.0.0 cu117,cu118 cp38,cp39,cp310,cp311 1.13.1 cu116,cu117 cp37,cp38,cp39,cp310 1.13.0 cu116,cu117 cp37,cp38,cp39,cp310 1.12.1 cu113,cu116 cp37...
官方推荐的cuda版本为10.2和11.3,这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 以下是Pytorch和CUDA对应的版本 CUDA 环境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0...
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...
1. anaconda3 中 python版本为 3.8 conda create -n env_name python=3.8 1. 2. pytorch 使用conda命令在anaconda中下载 (1)只安装pytorch,没有安装cuda conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 -c pytorch (2)先安装了(1),想再次加入cuda的 ...