首先,确保你的Python环境中已经安装了支持CUDA的PyTorch版本,并且正确配置了CUDA Toolkit和cuDNN库。如果环境未配置正确,以下代码将无法正确执行。 编写代码查询cuDNN版本: 你可以使用PyTorch的torch.backends.cudnn.version()函数来获取cuDNN的版本信息。以下是一个简单的Python代码示例: python import torch # 获取cuDN...
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:...
3.下载并安装与 CUDA 10.1 版本兼容的 cuDNN cuDNN 的全称为 NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是 NVIDIA 专门针对深度神经网络(Deep Neural Networks)中的基础操作而设计的基于 GPU 的加速库。下载 cuDNN 需要注册,官网下载地址为]https://developer.nvidia.com/cudnn。本人下载的 cuDNN 版本为 【...
1.3.2 cuDNN下载 通过网址下载CUDNN,这个下载需要注册账号(简单几步注册登录即可),登录以后,如下图选择合适的CUDA版本对应的CUDNN并选择CUDNN Library for Linux,开始下载,下载好以后将文件后缀名改为.tgz后上传至服务器。 二、 开始安装CUDA和cuDNN
cuDNN是针对CUDA平台开发的深度神经网络库,它需要与CUDA版本兼容。用户在安装cuDNN时,需要选择与自己的CUDA版本匹配的cuDNN版本。 最后,Python的版本也需要考虑。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...
打开网站：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse897-120，可以看到我们安装12.1版本的cuda对应的cuDNN版本是8.9.7的 之后点击会出现下载链接，点击自己需要下载的版本即可 下载到本地之后，解压打开，把对应文件里的内容复制粘贴到cuda对应的文件里，这里需要注意的是不是整个文件夹复制进去，...
有的时候一个Linux系统中很多cuda和cudnn版本,根本分不清哪是哪,这个时候我们需要进入conda的虚拟环境中,查看此虚拟环境下的cuda和cudnn版本。 初识CV:在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn144 赞同 · 38 评论文章 1. 查看torch版本 import torch print(torch.__version__) # 结果 # 1.0.0a0 2. 查看cuda版本...
2 查看torchvision版本 2.1 打开终端,激活相应的环境 2.2 进入python环境 2.3 查看torchvision版本 3 查看cuda版本 3.1 打开终端,激活相应的环境 3.2 进入Python环境 3.3 查看cuda版本 4 查看cudnn版本 4.1 打开终端,激活相应的环境 4.2 进入Python环境 4.3 查看cudnn版本 ...
在Python环境中，确认torch、cuda和cudnn的具体版本是编程中的一项重要任务。首先，我们通过以下步骤来逐一查看这些库的版本信息：1. 打开Python的交互式环境，确保你正在使用的conda虚拟环境已经激活。在终端或命令行中，输入以下命令来查看torch的版本：python import torch print(torch.__version__)这将...