直接下载whl包:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ctrl+F键,输入cuda版本和你的python版本:例如:cu116-cp38 pip install +whl文件路径 # 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 pip install "...
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...
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....
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. 配置显卡驱动(必须) 2.基础环境:CUDA,cuDNN(可选) 3.虚拟环境:配置 cudatoolkit(必须) 显卡驱动安装 显卡驱动下载:GeForce® 驱动程序,在此页面找到自己nvidia显卡对应的驱动程序。 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...
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。 运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。
版本不对应，可能就找不到CUDA 上图错误指示不知道cuda架构，cuda是11.5版本，虚拟环境中cudatoolkit装...
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