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...
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 ...
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 te
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...
CUDA Toolkit 历史版本(cuda历史版本) Download cuDNN v8.9.0 (April 11th, 2023), for CUDA 12.x Download cuDNN v8.9.0 (April 11th, 2023), for CUDA 11.x Download cuDNN v8.8.1 (March 8th, 2023), for CUDA 12.x Download cuDNN v8.8.1 (March 8th, 2023), for CUDA 11.x ...
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...