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...
384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0,9.0可安装PyTorch1.1.0版本。 运行conda install pytorch=1.1.0 -c pytorch即可。 此方法指定PyTorch版本后,conda会自动匹配到合适版本的CUDA Toolkit。 (3)同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,根据表二查询到合适版本的PyTorch。 运行con...
cuda 对应于 gpu驱动版本 1. CUDA 12.4 Release Notes — Release Notes 12.4 documentation (nvidia.com) pytorch 对应于 cuda 版本 Previous PyTorch Versions | PyTorch
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 之后不同的cuda版本使用的pytorch版本也不同(使用超过对应cuda版本的torch会产生未知程序卡死bug) https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ pytorch提供的表可以向下兼容 比如11.1的cuda可以安装10.2版本的...
1在命令行中输入【nvidia-smi】可以查看当前显卡驱动版本和cuda版本。 一般来说都是为了安装CUDA才会来确定驱动版本。这里也会出现CUDA Version:11.4 这里指的是,电脑可以安装最高版本是11.4,我们可以安装低版本的CUDA的。 nvidia-smi 具体版本与驱动版本对应关系如下: ...
NVIDIA系列显卡做深度学习,需要在宿主机安装显卡驱动(driver),需要在docker中安装英伟达的科学计算库(cuda),在python中安装深度学习库(我主要用pytorch),driver依赖显卡,cuda依赖driver,pytorch依赖cuda,于是就会有一些版本依赖问题. 最近我在将显卡从GTX2070升级到GTX3090的时候,发现自己原来pytorch程序总会在.cuda()命令...
方法（1）：指定CUDA Toolkit版本（推荐）根据驱动版本查询可安装的CUDA Toolkit最高版本。以384.81为例，对应最高版本为9.0。执行`conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch`命令以指定CUDA Toolkit版本，同时conda会自动匹配合适的PyTorch版本。方法（2）：指定PyTorch版本 查询可安装的CUDA ...
配置深度学习环境一定要明确版本对应关系,才能事半功倍。 首先,明确cuda与nvidia显卡驱动版本对应: 其次,tensorflow/cuda/cudnn/python版本对应: GPU: 其中,cudnn与cuda之间详细版本对应请查看官网:NVIDIA,Yes! CPU: 3. 关于pytorch与cuda之间版本的对应:
1、下载各类包 清华源地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D 显卡驱动对应版本的cuda toolkit 个人显卡驱动为442.50,因此下载的是: pytorch-1.5.1-py3.7_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2 torchvisio...
在安装时会同时安装CUDA Toolkit以及PyTorch,这是我们要知道的。 步骤一: 使用nvidia-smi查询驱动版本: 如图中Driver Version所示,该卡目前的驱动版本为384.81。 步骤二:此处提供三种方法可供选择。 (1)指定CUDA Toolkit版本(推荐) 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。