一、版本对应关系 版本问题非常关键,不仅仅是cuda和cudnn的版本要严格参照官网的要求,python和tensorflow的版本支持也不可忽视。亲测有效的版本对应关系是:win10、cuda10.1、cudnn7.5、python3.7.2、tensorflow-gpu1.13;另外我的显卡是gtx1070ti; 二、获取资源 cuda10.1cudnn7.5.0tensorflow-gpu1.13 一般来说,cuda和c...
sudo dpkg-i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda 1. 2. 3. 然后重启电脑。 Tips:如果安装不成功,卸载多试几次。 2.1.3 设置环境变量: (设置环境变量时,首先确定好cuda安装路径和位置,这一步非常重要,在安装时不需要对下面位置进行修改,系...
首先,确定你当前使用的Python版本。可以在命令行中输入以下命令来查看版本: python--version 在降低Python版本之前,建议先备份你的代码和数据,以防止出现不可预料的问题。 使用pip命令卸载当前Python版本中的所有包。在命令行中输入以下命令: pipfreeze | xargs pip uninstall -y 在Python官方网站(https://www.python...
pytorch版本为1.0.1,自带python版本为3.6.2 服务器上GPU的CUDA_VERSION=9000 注意:由于GPU上的CUDA_VERSION为9000,所以至少要安装cuda版本>=9.0,虽然cuda=7.0~8.0也能跑,但是一开始可能会遇到各种各样的问题,本人cuda版本为10.0,安装cuda的命令为: conda install cudatoolkit=10.0 ...
与GPU驱动兼容:首先,确保你的CUDA版本与你的GPU驱动兼容。如果不兼容,可能会导致性能下降,甚至无法运行。 与Python库兼容:不同的Python库可能需要不同版本的CUDA。例如,TensorFlow 2.x通常需要CUDA 10.x或11.x,而PyTorch 1.x则可能需要CUDA 9.x或10.x。因此,在选择CUDA版本时,需要考虑到你正在使用的Python库。
确认版本: 检查正在使用的Python和CUDA版本。可以使用命令 python --version 和 nvidia-smi(显示CUDA版本)来查看。 Python与CUDA兼容性: 通常而言,Python 3.7、3.8 和 3.9 与现代CUDA版本兼容。确保选择的Python版本与GPU驱动版本匹配。 更新: 如果是CUDA版本过旧,尝试将其更新到最新版本:nvidia-docker install --cu...
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...
cuDNN是深度神经网络库,需要与CUDA版本对应。 PyTorch的安装需要确定所需的版本,如PyTorch1.5.0、PyTorch1.6.1、PyTorch1.7.1等。同时,同一个版本的PyTorch还有对应不同Python和CUDA的子版本,其中Python版本与虚拟环境对应的Python版本相同,而CUDA版本和cuDNN版本应与环境变量对应的CUDA Runtime Version相同。 如果使用...
我的cuda版本是10.2版本的,window系统,可以通过该网址https://download.pytorch.org/whl/cu102(该网址对应cuda10.2的,该网址在安装指令--extra-index-url后面)查看哪些pytorch版本支持window系统,在之前的pytorch版本那里,很多linux/window那里是只支持linux的,你要去看看哪些支持window,v1.10.0这个版本支持window系统。