根据显卡型号下载并安装相应版本的CUDA Toolkit。 下载与CUDA版本兼容的PyTorch版本。 可以使用以下代码检查PyTorch和CUDA的版本: importtorchprint("PyTorch version:",torch.__version__)print("CUDA available:",torch.cuda.is_available())print("CUDA version:",torch.version.cuda) 1. 2. 3. 4. 5. 使用GP...
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...
1、Pytorch_gpu下载:https://pytorch.org/get-started/previous-versions 以CUDA11.6+pytorch_V1.12.0为例 不要直接在环境里输入命令;很容易下成CPU版本的 # CUDA 11.6 √√ conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge 1. 2. 直接...
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。 运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。 此方法指定CUDA Toolkit版本后,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。 (2)指定PyTorch版本 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,再根据表二查询到合适版本的PyTorch。38...
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
以下是常见显卡对应CUDA 12.4的最低 NVIDIA 驱动版本要求: 最低驱动版本要求 Windows:537.13或更高版本 Linux:535.86.10或更高版本 显卡支持与最低驱动 GeForce 系列 RTX 40 系列(如 RTX 4090, 4080, 4070 等):需要537.13或更高驱动。 RTX 30 系列(如 RTX 3090, 3080, 3070 等):需要537.13或更高驱动。
统计 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
一、CUDA与cuDNN版本的选择 方法一: win+R打开cmd,输入nvidia-smi,我的显卡是nvidia 2070super,支持的cuda版本是11.0 图1 cmd查看显卡支持的cuda版本 方法二: 1、打开NVIDIA设置,点击“帮助” 2、进入“系统信息”,显卡及驱动版本如红框所示 3、根据驱动版本和CUDA的对应关系,在此确定CUDA版本为CUDA11.0(根据自...