浅谈pytorch、cuda、python的版本对齐问题 在使⽤深度学习模型训练的过程中，⼯具的准备也算是⼀个良好的开端吧。熟话说完事开头难，磨⼑不误砍柴⼯，先把前期的问题搞通了，能为后期节省不少精⼒。以pytorch⼯具为例：pytorch版本为1.0.1，⾃带python版本为3.6.2 服务器上GPU的CUDA_VERSION=9000 ...
pytorch版本为1.0.1,自带python版本为3.6.2 服务器上GPU的CUDA_VERSION=9000 注意:由于GPU上的CUDA_VERSION为9000,所以至少要安装cuda版本>=9.0,虽然cuda=7.0~8.0也能跑,但是一开始可能会遇到各种各样的问题,本人cuda版本为10.0,安装cuda的命令为: condainstallcudatoolkit=10.0 注:GPU显卡驱动一般没什么问题,所以尽...
1.进入anaconda的官网 https://anaconda.org/ 2.搜索pytorch image.png 3.选择pytorch image.png 4.选择Files 5.找到符合你条件的版本 image.png
CUDA版本不匹配:PyTorch需要与安装的CUDA版本兼容。请确保你安装了与PyTorch版本兼容的CUDA版本。你可以在PyTorch官方网站上查找与你所使用PyTorch版本兼容的CUDA版本。 显卡驱动不匹配:确保你的显卡驱动与安装的CUDA版本兼容。你可以通过更新显卡驱动来解决这个问题。 CUDA设备内存不足:如果你的模型或数据太大...
我的问题是这样的,在b站跟着博主一起在Anaconda环境下安装gpu版本的pytorch,步骤都是一样,但是最后利用torch.cuda.is_available()验证的时候,返回值一直都是False。在虚拟环境中利用conda list 查看已下载的pytorch的信息,显示的是cpu版本的,这样安装卸载几个来回,终于在csdn上找到了答案,问题已经成功解决。
PyTorch和CUDA的版本关系可以理解为高版本的PyTorch一般能兼容低版本的CUDA。例如,如果您需要1.7.0版本的PyTorch,那么CUDA只能11.0及以下版本。官方推荐的CUDA版本为10.2和11.3,这两种CUDA支持大多数的PyTorch版本。PyTorch和Python的版本对应关系PyTorch的Python版本对应关系如下:PyTorch 1.x:Python 3.6,3.7,3.8;PyTorch 2...
一、版本对应关系 版本问题非常关键,不仅仅是cuda和cudnn的版本要严格参照官网的要求,python和tensorflow的版本支持也不可忽视。亲测有效的版本对应关系是:win10、cuda10.1、cudnn7.5、python3.7.2、tensorflow-gpu1.13;另外我的显卡是gtx1070ti; 二、获取资源 ...
PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性 清楚所需要的版本以后,安装对应版本的库。例如: # CUDA 10.0 conda installpytorch==1.2.0torchvision==0.4.0cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda installpytorch==1.2.0torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch ...
Pytorch 使用不同版本的 cuda 由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和...
进入cuda 的安装路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include 找到cudnn.h 或者 cudnn_version.h 选中,以记事本方式打开。 版本即为8.1.1 自己电脑需要安装哪个版本的 Cuda 打开NVDIA 控制面板。桌面右键打开或者右下角任务栏右键选择打开。选择系统信息。选择组件,下图方框处就是你电脑...