Pytorch: 首先进入pytorch官网(可能进不去,多试试),按照自己的版本选择,获得安装pytorch的命令: 这里虽然我选的是CUDA12.1,与我安装的CUDA12.2不对应,但其实是可以的,因为CUDA是向下兼容的。 这里我推荐使用conda安装,其实单论安装来说conda与pip效果差不多,但是注意千万不要混用,这个环境对于库的安装我全用
https:///pytorch/vision#installation。具体如下: 也可以通过Previous PyTorch Versions | PyTorch查看torch、torchaudio和torchvision对应版本。 1、我的cuda是11.6,python3.7,win系统,所以选择如下版本。 2、在上一步选择了torch1.12.0版本后,在https:///pytorch/vision#installation中找到对应的torchvision版本,即0.13....
官网链接:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 注意:注意低版本的 pytorch 是否支持更高版本的 cuda。(高版本的pytorch一般能兼容低版本cuda) 例如:你需要 1.7.0 的 pytorch,那么 cuda 只能 11.0 及以下。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。 切换CUDA版本可...
确定PyTorch版本:首先,根据项目的需求和深度学习框架的更新情况,确定一个合适的PyTorch版本。 查找兼容的CUDA版本:根据所选的PyTorch版本,查找官方文档中支持的CUDA版本范围。 安装CUDA:根据找到的兼容CUDA版本,下载并安装相应的CUDA Toolkit。确保安装的CUDA版本与PyTorch版本兼容。 安装PyTorch:使用pip或conda等包管理工具...
版本不对应，可能就找不到CUDA 上图错误指示不知道cuda架构，cuda是11.5版本，虚拟环境中cudatoolkit装...
PyTorch与CUDA版本之间的对应关系取决于PyTorch的版本、CUDA的版本和它们之间的兼容性。通常情况下,每个PyTorch发布版都会指定支持的CUDA版本。例如、PyTorch 1.7可能支持CUDA 10.1和CUDA 11.0。为了实现最佳性能和稳定性,建议用户安装PyTorch官方网站列表中确认支持其CUDA版本的PyTorch版本。
高版本的Pytorch一般能兼容低版本CUDA Pytorch -V 1.0.0 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 -c pytorch # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch # CUDA 8.0 conda install pyt...
在安装PyTorch之前,建议查阅官方文档或社区资源,以获取最新和准确的版本对应关系。安装建议: 首先,确定您的GPU型号和操作系统。然后,根据您的需求选择合适的PyTorch版本。 在安装PyTorch之前,确保已安装与PyTorch版本兼容的CUDA和cuDNN版本。您可以在PyTorch官方文档或社区资源中查找详细的安装指南。 如果您使用的是Anaconda...
根据PyTorch版本选择对应的CUDA版本进行安装。可以通过Anaconda或pip在安装PyTorch时指定CUDA版本,以避免手动安装CUDA工具包的复杂性。 安装示例 以下是使用pip安装PyTorch与指定CUDA版本的示例命令: # 安装PyTorch 1.10并支持CUDA 11.3pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu...