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:...
PyTorch 1.0.0 - CUDA 9.2, cuDNN 7.2 PyTorch 1.2.0 - CUDA 10.0, cuDNN 7.6 PyTorch 1.4.0 - CUDA 10.1, cuDNN 7.6 PyTorch 1.5.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.6.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.7.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.8.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1...
但一般不建议使用最新版本的,因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载,所以最好选CUDA 12.0以前的一到两个版本,我这里选择的是CUDA 11.6,可以从pytorch官网(官网:https://pytorch.org/get-started/locally/)中可以看到,目前的CUDA版本一般是11.6和11.7(2023年1月9日)。
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/pytorch.org/get-started/previous-versions/ 2. 安装GPU版本的tensorflow,及其cuda和cudnn: 同样的安装tensorflow一样,先将对应版本的cudn和cudnn,然后再安装tensorflow-gpu: Build from source on Windows | TensorFlowtensorflow.google.cn/install/source_...
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 英伟达显卡下载 ##一、TensorFlow对应版本对照表 | 版本 | Python 版本 | 编译器 | cuDNN | CUDA | | :--: |
Anaconda2019[python3.7.3]+cuda11.2 + cudnn8.1.0 + tensorflow=2.5.0,tensorflow-gpu=2.5.0(tf25虚拟环境,python3.7.3)+pytorch1.10.0(cu113) + torch-geometric(PYG100虚拟环境,python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是为了防止两个深度学习库对numpy等库的要求不同所以用两个虚拟环境) 【...
PyTorch CUDA版本与cuDNN的对应关系 在深度学习领域,PyTorch和CUDA是两个非常重要的工具。而为了提高深度学习模型的训练速度,我们经常需要使用GPU加速。而为了充分利用GPU的计算能力,PyTorch依赖CUDA。同时,cuDNN作为深度学习的专用库,进一步提升了在GPU上的性能。本篇文章将介绍PyTorch与CUDA及cuDNN的对应关系,并提供相关...
首先,需要安装正确版本的PyTorch、CUDA和CuDNN。假设我们要使用PyTorch 1.6.x版本,对应的CUDA版本为11.0,CuDNN版本为8.0。 安装完相应的软件后,我们可以通过以下代码来检查CUDA和CuDNN是否正确配置,并查看当前使用的版本: importtorchprint("PyTorch version:",torch.__version__)print("CUDA version:",torch.version...
一、TensorFlow对应版本对照表 版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 te
Anaconda的安装主要是为了方便环境管理,可以同时在一个电脑上安装多种环境,不同环境放置不同框架:pytorch、tensorflow、keras可以在不同的环境下安装,只需要使用conda create –n创建新环境即可。 二、Cudnn和CUDA的下载和安装 我这里使用的是torch=1.7.1,官方推荐的Cuda版本是11.0,因此会用到cuda11.0,与cuda11.0对应...