在PyTorch生态系统中,CUDA和cuDNN的版本对应关系对于确保性能和兼容性至关重要。以下是关于PyTorch、CUDA和cuDNN版本对应关系的详细解答: 1. PyTorch与CUDA的版本对应关系表 PyTorch官方网站通常会提供与不同CUDA版本兼容的PyTorch版本信息。以下是一个示例表格(注意,具体版本可能会随时间更新,请参考PyTorch官方网站获取最新...
将解压的CUDNN放在CUDA中 粘贴成功 打开bin目录复制路径 打开cmd 输入nvcc -V,这样就安装好了cuda了 复制extras的demo文件夹 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 1. 在cmd输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 1. 运...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6 1. 10.使用CMD查看CUDA是否安装成功,命令为nvcc --version或nvcc -V 至此,CUDA安装成功。 2.2 安装CUDNN 1.查看已经安装好的CUDA,适配的CUDNN版本是多少(官网:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),此网址需要注册,注册一下登录然后就可...
PyTorch 1.0.0 - CUDA 9.2, cuDNN 7.2 PyTorch 1.2.0 - CUDA 10.0, cuDNN 7.6 PyTorch 1.4.0 - CUDA 10.1, cuDNN 7.6 PyTorch 1.5.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.6.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.7.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1.8.0 - CUDA 10.2, cuDNN 7.6 PyTorch 1...
一、TensorFlow对应版本对照表版本Python 版本编译器cuDNNCUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9 8.1 11.2 tensorflow-2.6.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.5.0 3.6-3.9 GCC 7.3.1 8.1 11.2 tensorflow-2.4.0 3.6-3.8 GCC 7.3...
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、cudatoolkits等深度学习包 ...
tensorflow和cuda、cudnn、python版本之间的匹配关系参考 pytorch和cuda、python版本对应关系 检查电脑环境 1.python版本 直接安装的python3.9,没有使用anaconda,没有创建虚拟环境。 2.cuda版本 我的电脑是11.2版本的cuda,面板信息显示如下: 3.系统版本 查看电脑的系统,我用的是win11系统,但是NVIDIA面板显示的是win10,所...
查询各版本,以及cuda的方法 import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) print(torch.cuda.is_available()) torch.cuda.is_available() cuda是否可…
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。 ( ...
PyTorch CUDA版本与cuDNN的对应关系 在深度学习领域,PyTorch和CUDA是两个非常重要的工具。而为了提高深度学习模型的训练速度,我们经常需要使用GPU加速。而为了充分利用GPU的计算能力,PyTorch依赖CUDA。同时,cuDNN作为深度学习的专用库,进一步提升了在GPU上的性能。本篇文章将介绍PyTorch与CUDA及cuDNN的对应关系,并提供相关...