在使用GPU加速程序时,CUDA版本与Python及其相关库(如TensorFlow或PyTorch)的版本需要相互兼容。一般来说,不同版本的深度学习框架对CUDA的支持是不同的,这使得掌握正确的版本对应关系变得非常重要。 2. 确定CUDA和Python版本 2.1 CUDA版本查询 要查看当前安装的CUDA版本,你可以在命令行中输入: nvcc--version 1. 输出结...
PyTorch和CUDA的版本关系可以理解为高版本的PyTorch一般能兼容低版本的CUDA。例如,如果您需要1.7.0版本的PyTorch,那么CUDA只能11.0及以下版本。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....
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 大佬文章,应该也是从官网Linux对应的CUDA复制的 : 《干货:TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理》 Linux和Mac对应的也能在上面网址找到,这里只列出了Windons的,如果你是想在Tensorflow2.1.0安装,那官网还没更新Windows的对应关系,但是更新了Linux的。
链接:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=zh-cn#gpu 推荐使用tensorflow==2.1.0
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...