在PyTorch中,查看CUDA版本可以通过导入PyTorch库并使用其torch.version.cuda属性来实现。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 导入PyTorch库 首先,确保你已经安装了PyTorch库。如果未安装,你可以通过官方网站或者使用包管理器(如pip或conda)进行安装。安装完成后,在你的Python环境中导入PyTorch库。 python import torch 2....
这时候,如果你想要用另一个版本的CUDA,再用conda指令卸载重装CUDA toolkit即可;而如果你想要用自己当时用NVIDIA官网提供的安装包对应的CUDA,就卸载CUDA toolkit,即可。 情况二:虚拟环境中未配置CUDA 虚拟环境中未配置CUDA,但是机器曾经安装过两个CUDA版本(比如CUDA10和CUDA11)。 那么你需要更改一下系统变量CUDA_PATH和...
1、首先需要进入pytorch官网查看一下需要安装的pytorch版本适配的cuda版本号: 网址如下所示: PyTorchpytorch.org 如图所示,官网默认显示最新版本的PyTorch: 点击下面的链接,可以安装一些老PyTorch的版本: 点击上面链接后,出现如下页面: 最后,根据自己的要求找到对应版本的PyTorch,找到PyTorch对应的cuda版本。下面开始进行cuda...
2、输入nvidia-smi 3、打开以下链接并找到上一步中的CUDA版本号 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,...
查看显卡版本: ubuntu-drivers devices nvidia-smi 查看CUDA版本命令:nvcc -V或nvcc --version或cat /usr/local/cuda/version.txt cuda与英伟达驱动匹配要求见CUDA Toolkit Documentation #训练 python train.py --content_dir dataset/coco2017/train2017 --style_dir dataset/wiki_kaggle/train/train #测试 python...
查看CUDA版本:在终端中输入 nvcc --version 或 nvcc -V,这将显示已安装的CUDA版本信息。 查看PyTorch版本:在Python环境中,输入以下代码: import torch print(torch.__version__) 这将显示已安装的PyTorch版本。 检查CUDA和PyTorch版本是否匹配:在Python环境中,输入以下代码: ...
宿主机CUDA 配置 如果本机配备独立显卡,且安装显卡驱动后,可以在终端运行nvidia-smi检查显卡的支持的最高CUDA 版本,我手头有不同架构的设备,以下列出几种查询方案: 自己4060 win电脑 黄框表示能够支持的最高 CUDA 版本,即安装的 CUDA 版本不能高于此数字。
版本查询: python版本:直接which python或者python进入界面查看; pytorch版本:进入python,import torch, torch.__version__ cudatoolkit版本(这里特指conda安装的那个cuda):进入python,import torch, torch.version.cuda torchvision版本:conda list torchvision
cuda 查看CUDA 版本: print(torch.cuda.version) 或者 print(torch.version.cuda) 这将显示当前安装的 CUDA 版本号。 请注意,如果 PyTorch 安装不支持 CUDA,或者计算机上没有可用的 NVIDIA GPU,torch.cuda.is_available() 将返回 False,且尝试查看 CUDA 版本的操作可能会引发错误。因此,在安装 PyTorch 之前,请...