更新时间:20250405一、Tensorflow与Python 、CUDA版本对应关系注意:从 TF 2.11 开始,Windows 不支持 CUDA 构建。要在 Windows 上使用 TensorFlow GPU,您需要在 WSL2 中构建/安装 TensorFlow 或将 tensorflow-c…
1.3安装cuDNN和CUDA 1.3.1根据官网找对应的cuDNN和CUDA版本 官网只保留了前两位版本号。conda中有tensorflow所需动态链接库,所以我们不用去NVIDIA官网手动下载CUDA和cuDNN包了。另外CUDA = CUDA ToolKit ,所以我们在conda中搜索包的名字是 cudnn 和 cudatoolkit 。(小写) 我们安装tensorflow-gpu2.6.0,所以我们需要c...
之后会让选择CUDA开发组件、文档、示例的安装位置,此处默认即可,默认安装位置在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\版本 然后看看自己的环境变量,CUDA9.1版本安装之后会自动配置好环境变量,不需手动添加。 在cmd中输入nvcc -V,就能看到装的CUDA的版本 接下来安装cuDNN 8.0 CUDA这个平台一开始并没有...
python -c "import torch; print(torch.__version__)" # 输出:2.1.0+cu118 2.4 python 与Pytorch 3 案例:安装cuda 11.3 对应的pytorch 版本不对应,可能就找不到CUDA 上图错误指示不知道cuda架构,cuda是11.5版本,虚拟环境中cudatoolkit装了11.3。我以为是找不到驱动,但是nvcc -V是可以输出版本信息的,说明能...
然后安装好之后,再输入代码torch.cuda.is_available() 再看看问题是否解决了。 方案二: Pytroch和CUDA版本不对应 很多同学,一定是没有对应好版本!我感觉大部分人是这个问题,大家一定要仔细对照可用版本! 这里洲洲给大家放了对应版本截图。 ok,找到对应版本之后,还是刚刚那个地址,去下载。
torch.cuda.is_available():这个函数用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture),也就是NVIDIA的GPU加速计算。如果系统支持CUDA,并且至少有一个NVIDIA GPU可用,那么torch.cuda.is_available()将返回True,否则返回False。 "cuda:0":如果CUDA可用,这部分代码会选择使用CUDA设备,其中的"cuda:0"表...
pytorch轮子文件下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,分别下载安装torch和torchvision安装包,这里请注意自己安装的CUDA、以及torch、torchvision版本匹配,最后创建的Python环境请和下载的一致。如下图举例 下完轮子文件之后,命令窗口到相应虚拟环境以及轮子安装目录下,命令安装轮子,我的轮子文件放在...
importtorchdefget_gpu_info(): device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) ...
必要的不想用cpu要用gpu的还需要cuda11.0+cudnn11.0!!! 一、安装python3.9 二、安装Anaconda3 三、安装cuda11.0+cudnn8.0 四、安装pytorch 在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html里找对应的torch: 找这个: 下载到D盘。 打开Anaconda Prompt ...
对于PyTorch用户来说,理解torch、torchvision、Python和CUDA之间的版本对应关系是非常重要的,这直接决定了我们能否高效、稳定地使用GPU来加速模型的训练与推断。 首先,我们需要明确几个概念: CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和API模型,它允许开发者使用GPU进行通用计算。CUDA版本与NVIDIA的显卡驱动和GPU硬件紧密相关。 cuDNN...