在PyTorch页面,在Windows系统使用Conda(Anaconda)、Python 3.8以上环境时,匹配稳定版的CUDA版本为11.8和12.1,都比12.4要低,我们这次选12.1试一下。 下载CUDA的12.1版本,链接如下: https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_531.14_windows.exe 此时我们再手动安装CUDA版...
前面把 CUDA 和 CUDNN 安装配置好之后，环境变量会自动添加，然后通过 cmd 输入 “nvcc -V” 查看 到 CUDA 的版本表示安装无误，接着就是查看 CUDA 与 pytorch 对应版本了，也可以直接下载 whl。cu 表 CUDA 版本，cpu 表 CPU 版本，由于没有 11.4 的我们可以选择 cu113 的搜索，然后挑选系统版本，Python ...
前面把 CUDA 和 CUDNN 安装配置好之后,环境变量会自动添加,然后通过 cmd 输入 “nvcc -V” 查看 到 CUDA 的版本表示安装无误,接着就是去 download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 查看 CUDA 与 pytorch 对应版本了,也可以直接下载 whl。cu 表 CUDA 版本,cpu 表 CPU 版本,由于没有 11.4 的我们可以选择...
看到驱动程序版本号和最大支持 CUDA 版本,记录下来。然后进入官网的 CUDA Release Notes,也可以查看到驱动程序版本与各种 CUDA 版本的对应关系。 上面的 “CUDA Toolkit” 下 CUDA 11.4 有五个版本,其中带 Update 的是正式版发布后的迭代版本,依次是 11.4.1 一直到 11.4.4,最右边就是 WIN 的最低驱动程序版本。
由于兼容性问题,使得我们若想用较新版本的 PyTorch,通过 GPU 方式训练模型,也得更换较新版本得 CUDA 工具包。然而 CUDA 的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联,如果是低版本的显卡驱动程序安装 CUDA11 及以上肯定会失败。 比如GTX750Ti 或 GTX1050Ti,出厂的驱动程序版本在 450 以下,也就只能装 CUDA9 和 CUDA10...
由于兼容性问题,使得我们若想用较新版本的 PyTorch,通过 GPU 方式训练模型,也得更换较新版本得 CUDA 工具包。然而 CUDA 的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联,如果是低版本的显卡驱动程序安装 CUDA11 及以上肯定会失败。 比如GTX750Ti 或 GTX1050Ti,出厂的驱动程序版本在 450 以下,也就只能装 CUDA9 和 CUDA10...
由于兼容性问题,使得我们若想用较新版本的 PyTorch,通过 GPU 方式训练模型,也得更换较新版本得 CUDA 工具包。然而 CUDA 的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联,如果是低版本的显卡驱动程序安装 CUDA11 及以上肯定会失败。 比如GTX750Ti 或 GTX1050Ti,出厂的驱动程序版本在 450 以下,也就只能装 CUDA9 和 CUDA10...
由于兼容性问题,使得我们若想用较新版本的 PyTorch,通过 GPU 方式训练模型,也得更换较新版本得 CUDA 工具包。然而 CUDA 的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联,如果是低版本的显卡驱动程序安装 CUDA11 及以上肯定会失败。 比如GTX750Ti 或 GTX1050Ti,出厂的驱动程序版本在 450 以下,也就只能装 CUDA9 和 CUDA10...
驱动程序冲突:有时,CUDA安装可能与现有的显卡驱动程序冲突。在这种情况下,请尝试卸载现有驱动程序,然后重新安装最新版本的驱动程序。 性能问题:尽管GTX 750和1050显卡支持CUDA 11+,但它们可能不是最新的显卡,因此在处理一些复杂的CUDA任务时可能会遇到性能瓶颈。在这种情况下,考虑升级到更强大的显卡以获得更好的性能。
由于兼容性问题,使得我们若想用较新版本的 PyTorch,通过 GPU 方式训练模型,也得更换较新版本得 CUDA 工具包。然而 CUDA 的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联,如果是低版本的显卡驱动程序安装 CUDA11 及以上肯定会失败。 比如GTX750Ti 或 GTX1050Ti,出厂的驱动程序版本在 450 以下,也就只能装 CUDA9 和 CUDA10...