一、安装cuda 先安装conda cuda ,去官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载对应版本的CUDA。(先查看电脑中的支持的cuda版本,再选择比该版本低的进行下载)我下载的是cuda11.6 安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录; 临时解压路径,建议默认即可,也可以自定义。安装结束...
第六步:验证pytorch测试GPU是否安装成功 第一步:查看自己电脑显卡支持的CUDA版本 Nvidia-smi 1. 注意:这里的11.7是电脑所能支持的最高版本 第二步:查看pytorch对应cuda版本 Pytorch官网查看对应版本关系 标注的地方为查看历史版本 注意区分CPU版本 和 CUDA版本,下错版本会出现GPU 返回 False 第三步:CUDA下载安装 我...
4、打开以下链接查询pytorch支持的CUDA版本 https://pytorch.org/get-started/locally/ 二、下载和安装CUDA 1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 3、查看安装在计算机的CUDA版本 注:因为跑项目配置不同版本的pytorch是很常见的事情,所以配置不同版本的CUDA也很正常。 4、管理CUDA程序文件夹 ①将...
1.1、cuda版本选择 这里有个前置工作需要搞清楚的,就是自己的显卡支持的cuda版本。 点击电脑左下角开始菜单找到 在这里插入图片描述 点击【帮助】下【系统信息】 在这里插入图片描述 点击【组件】: 在这里插入图片描述 即可查看显卡适配的cuda版本,要<=CUDA Driver Version。此处即<=12.0。 博主安装的是11.7。 在这...
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环境,可以通过conda命令安装PyTorch、CUDA和cuDNN。例如,要安装PyTorch 1.7.0、CUDA 10.2和cuDNN 7.6,可以运行以下命令: ...
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cuda
系统信息-组件,可以看到我的显卡最高支持CUDA10.1。我可以装CUDA9.0、9.2,但不能装10.2 1.2 查看pytorch支持的cuda版本 坑来了!但是你下载了的cuda,并不一定有对应的pytorch版本! 这是pytorch所有wheel的下载页面: wheel文件名中的cu102表示cuda10.2,以此类推。
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。官方推荐的cuda版本为10.2和11.3,这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 切换CUDA版本可参考这里...
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。