下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivecuDNN的版本是根据CUDA来选择的,如果我的cuda是10.0,那么选择这个: 下载后将其解压缩 在C盘根目录下新建个tools文件夹,将解压后的“cuda”文件夹放入其中 4.添加环境变量 搜索“高级系统设置”: 进入系统变量的“Path”,添加"c:\tools\cuda\bin"与”C...
首先查看电脑能支持的CUDA版本: nvidia-smi 1. 如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 : 当然也可以在NVIDIA控制面板查看:NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的,接下来进入官网下载想要的版本:链接:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择系...
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。官方推...
每一个版本的PyTorch都是针对特定的CUDA版本经过优化的,并且PyTorch的官方网站提供了详细的版本对应表来帮助用户选择合适的版本。不同版本的PyTorch对应的CUDA版本也可能不同,而且NVIDIA通常会为新的GPU架构发布新版本的CUDA,这也需要PyTorch进行相应的更新来保持兼容。 二、检查系统支持的CUDA版本 在安装PyTorch之前,了解...
在安装PyTorch之前,建议查阅官方文档或社区资源,以获取最新和准确的版本对应关系。安装建议: 首先,确定您的GPU型号和操作系统。然后,根据您的需求选择合适的PyTorch版本。 在安装PyTorch之前,确保已安装与PyTorch版本兼容的CUDA和cuDNN版本。您可以在PyTorch官方文档或社区资源中查找详细的安装指南。 如果您使用的是Anaconda...
1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。 2.CUDA及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充) 注:虽然有的卡CUDA版本可更新至新版本,且PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用,有可能是由于卡太旧的原因。
「NVIDIA GPU支持」：CUDA仅适用于NVIDIA GPU。不同版本的CUDA通常与特定型号的NVIDIA GPU兼容，因此需要...
cuda对应pytorch版本 深度学习不要下载安装cuda包,直接虚拟环境里: conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge _libgcc_mutex 0.1 main defaults _openmp_mutex 5.1 1_gnu defaults...
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。