比如我想下载1.4版本的pytorch,如下图: 我的CUDA可以是10.1版本,则torch1.4.0,torchvision0.5.0。 下载对应的cuDNN 通过网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10,查找与下载CUDA版本对应的cuDNN版本,如下: 我这里CUDA为10.1版本,则cuDNN选择下载v8.0.2版本,Windows10: 压缩包:cud...
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)。
例如,要安装PyTorch 1.7.0、CUDA 10.2和cuDNN 7.6,可以运行以下命令: conda install pytorch=1.7 torchvision torchaudio -c pytorch 如果您使用的是pip安装,需要指定正确的pip版本。例如,要安装PyTorch 1.7.0,可以使用以下命令: pip install torch==1.7 torchvision==0.8 -f https://download.pytorch.org/whl/cu...
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_windows?hl=en#gpu 注:conda install报错的文章末尾,不同的conda版本安装的cudatoolkit以及cudnn不同,...
同样的,在安装cuDNN时,匹配的CUDA版本只有11.8和12.3,没有12.1,先安装试试吧。 安装完成之后,使用nvcc -V命令查看CUDA是否安装成功。 接下来,先安装Anaconda,下载链接如下: https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64.exe
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 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC ...
://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cu100表示CUDA10.0版本,cu101表示CUDA10.1版本1.0.1和1.2.0表示具体的PyTorch.../cudnn-archive 下载(需要注册)cuDNN版本和CUDA版本也有对应关系,如下图所示。需要注意的是一个CUDA版本会对应很多cuDNN版本TensorFlowTensorFlow和CUDA版本对应关系如下...
cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA该版本 已经装完部分,发现版本不匹配准备卸载。 说在前面的话! 在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应的Pytorch版本。通过软连接的方式来实现cuda版本的切换。**但是,在win系统下,最好是用相同的支持版本,以免不匹配。**不用纠结是否向下兼容等等问题...
torchvision版本:conda list torchvision 系统cuda:一般在/user/local/cuda 查看显卡版本: ubuntu-drivers devices nvidia-smi 还有一个 cudnn? NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。 对应关系: 1.这里pytorch和cudatoolkit版本对应关系: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ ...
「版本兼容性」：cuDNN的不同版本与NVIDIA GPU架构和深度学习框架的版本兼容。因此，为了获得最佳性能，...