PyTorch 1.2.0 - CUDA 10.0, cuDNN 7.6 PyTorch 1.4.0 - CUDA 10.1, cuDNN 7.6 PyTorch 1.5.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.6.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.7.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.8.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.9.0 - CUDA 11.0, cuDNN 8.0 PyTorch ...
pytorch和cudatoolkit版本并不是一一对应的关系,一个pytorch版本可以有多个cudatoolkit版本与之对应。例如1.5.1版本的pytorch,既可以使用9.2版本的cudatoolkit,也可以使用10.2版本的cudatoolkit。 二.下载对应CUDA、找到对应pytorch、下载对应cuDNN 下载CUDA(最好通过迅雷等软件加速下载) 根据上节确定的CUDA版本,我们在官网:...
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)。
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/pytorch.org/get-started/previous-versions/ 2. 安装GPU版本的tensorflow,及其cuda和cudnn: 同样的安装tensorflow一样,先将对应版本的cudn和cudnn,然后再安装tensorflow-gpu: Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_...
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 英伟达显卡下载 ##一、TensorFlow对应版本对照表 | 版本 | Python 版本 | 编译器 | cuDNN | CUDA | | :--: |
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-geometric(PYG100虚拟环境,python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是为了防止两个深度学习库对numpy等库的要求不同所以用两个虚拟环境) 【...
PyTorch CUDA版本与cuDNN的对应关系 在深度学习领域,PyTorch和CUDA是两个非常重要的工具。而为了提高深度学习模型的训练速度,我们经常需要使用GPU加速。而为了充分利用GPU的计算能力,PyTorch依赖CUDA。同时,cuDNN作为深度学习的专用库,进一步提升了在GPU上的性能。本篇文章将介绍PyTorch与CUDA及cuDNN的对应关系,并提供相关...
PyTorch CUDA和CuDNN对应版本 在使用深度学习框架PyTorch进行GPU加速训练时,CUDA和CuDNN是两个非常重要的组件。CUDA是英伟达的并行计算平台和编程模型,用于在GPU上进行加速计算。而CuDNN是英伟达深度神经网络库,提供了一系列用于深度学习的高性能算法。 PyTorch作为一个基于Torch的开源机器学习库,也支持CUDA和CuDNN的使用...
一、TensorFlow对应版本对照表 版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 te
CUDNN(CUDA Deep Neural Network Library)是用于深度神经网络的GPU加速库,也是CUDA的扩展计算库。 进入Nvidia官网cuDNN下载界面 ,登陆账号后即可下载cuDNN v7.6 一般情况下网速会非常慢,如果你的电脑是win7系统,那么你可以从百度网盘下载cudnn v7.1 for cuda 9.0(win7-64位系统),下载链接: ...