conda create -n pytorch python=3.7 (2)进入 pytorch 虚拟环境 activate pytorch (3)执行以下安装命令: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_...
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 1. 运行bandwidthTest.exe result=pass说明安装成功了 5.下载pytorch 进入pytorch主页:pytorch 选择更多版本 找到CUDA11.1对应的pytorch版本 # CUDA 11.1 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0....
1)指定安装PyTorch版本 当已知CUDA版本时,可根据表2直接查询到对应版本PyTorch,运行conda install pytorch=X.X.X -c pytorch即可安装指定版本PyTorch。此命令由conda决定与PyTorch对应的CUDAToolkit。但不能保证PyTorch可正常使用,CUDAToolkit版本不适配显卡驱动,即可能导致CUDAToolkit版本高于CUDA驱动。 ( 2)指定CUDAToolki...
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 1.9.0 - CUDA 11.0, cuDNN 8.0 PyTorch ...
PyTorch版本和对应的CUDA版本的关系在PyTorch官网上看。 PyTorch版本和CUDA版本 从上图我们可以看出,PyTorch 1.12.1对应的CUDA版本有 11.6、11.3、10.2. 选择流程 根据使用的GPU,在Nvidia官网查找对应的计算能力架构。 在这里查找可以使用的CUDA版本。 在这里查找我们要安装的PyTorch版本所对应的CUDA版本。
CUDA Toolkit (Pytorch)：CUDA不完整的工具安装包，其主要包含在使用 CUDA 相关的功能时所依赖的动态链接...
PyTorch和CUDA版本对应关系 截至2022.8.19 结论:10.2和11.3能兼容大部分版本的pytorch 官网链接:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 注意:注意低版本的 pytorch 是否支持更高版本的 cuda。(高版本的pytorch一般能兼容低版本cuda) 例如:你需要 1.7.0 的 pytorch,那么 cuda 只能 11.0 及以下。官方...
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/ ...
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：2.cudatoolkit版本和系统cuda对应关系：3.系统cuda和nvidia对应关系...
PyTorch和 CUDA版本对应关系 PyTorch 版本 CUDA 环境 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 9.2 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.0 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.1 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.10.0 10.2 1.7.0(1) 11.0 1.8.0(1)、1.9.0...