cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 1. 运行bandwidthTest.exe result=pass说明安装成功了 5.下载pytorch 进入pytorch主页:pytorch 选择更多版本 找到CUDA11.1对应的pytorch版本 # CUDA 11.1 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0....
通常使用系统级CUDA驱动,但运行时库来自cudatoolkit # 指定版本安装$ conda install cudatoolkit=11.2 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA 库,它会在运行时被 PyTorch 使用,而不依赖于系统全局的 CUDA 安装。
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...
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...
PyTorch版本CUDA版本支持 1.10.x 10.2, 11.3 1.9.x 10.2, 11.1 1.8.x 10.2, 11.0 ... ... 2. CUDA与cuDNN的版本对应关系表 NVIDIA官方网站会列出与不同CUDA版本兼容的cuDNN版本。以下是一个示例表格(同样,具体版本可能会随时间更新,请参考NVIDIA官方网站获取最新信息): CUDA版本cuDNN版本支持 11.3 8.2, 8.1...
根据PyTorch版本选择对应的CUDA版本进行安装。可以通过Anaconda或pip在安装PyTorch时指定CUDA版本,以避免手动安装CUDA工具包的复杂性。 安装示例 以下是使用pip安装PyTorch与指定CUDA版本的示例命令: # 安装PyTorch 1.10并支持CUDA 11.3pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu...
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。 ( ...
使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性PyTorch versionPythonC++Stabl…