1 安装Cuda 1.1 查看电脑的Cuda版本Win+R,输入cmd,打开,输入 nvidia-smi回车: 右上角显示CUDA version 为12.7,说明该电脑支持的最高的Cuda版本为12.7。 1.2 查看Pytorch的版本对应的Cuda版本打开Pytorch官网…
「PyTorch依赖CUDA和cuDNN」:PyTorch 可以在 CPU 或 GPU 上运行,但为了获得最佳性能,特别是在大规模深度学习任务中,你通常会将 PyTorch 配置为在 GPU 上运行。这就需要确保 CUDA 和 cuDNN 已正确安装和配置。 显卡驱动 「CUDA Toolkit 包含显卡驱动」: CUDA Toolkit 是一个由 NVIDIA 提供的开发工具包,其中包括...
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 1. 完毕后进行验证,在jupyter中执行以下代码: import torch # 如果pytorch安装成功即可导入 print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用 print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量 print(torch.versi...
也就是看GPU能不能用print(torch.version.cuda)# 输出一个 cuda 版本,注意:上述输出的 cuda 的版本并不一定是 Pytorch 在实际系统上运行时使用的 cuda 版本,而是编译该 Pytorch release 版本时使用的 cuda 版本,详见:https://blog.csdn.net/xiqi4145/article/details/110254093...
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 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==0.9.0...
接下来,你需要检查系统中 CUDA 的版本。你可以使用以下代码: cuda_version=torch.version.cuda# 获取 CUDA 版本print("CUDA Version:",cuda_version)# 打印 CUDA 版本 1. 2. 这段代码的作用是提取并打印 PyTorch 支持的 CUDA 版本。确保你在 Python Shell、脚本或 Jupyter Notebook 中执行这段代码。
可以import torch 然后 print(torch.__version__) 看torch编译的CUDA版本,其输出类似1.12.0+cu118。其中1.12.0是torch版本,而11.8是CUDA版本。如果driver 版本是11.4,而这种方式是11.3,那是兼容的。不过你的pytorch是1.13.1并不一定代表CUDA是11.3 2024-05-06· 浙江 回复喜欢 XikmisJ 您好,下载安装成...
要查看当前安装的 PyTorch 版本所支持的 CUDA 版本,可以通过以下几种方式: 查看PyTorch 官方文档: PyTorch 官方文档通常会列出每个版本支持的 CUDA 版本。 使用PyTorch 提供的命令: 在Python 环境中,可以使用以下代码来查看当前 PyTorch 版本及其支持的 CUDA 版本: python import torch print(f"PyTorch version: {to...
cd/usr/local/cuda/samples/1_Utilities//deviceQuery/ sudo make ./deviceQuery 由于Jeston 是显存和物理内存共用,不能通过nvidia-smi查看显卡信息 如果要查看 window 电脑是否安装了 CUDA,可以执行如下步骤 nvcc --version# 可以看到如下输出> nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVI...
右上角的CUDA Version 11.1表示最高能安装CUDA 11.1的版本,如果CUDA11.1能满足项目需求,就不需要更新显卡驱动,否则就需要安装最新版的显卡驱动,从而安装更高版本的CUDA 。 如果安装了最新版的显卡驱动,驱动所能支持的CUDA最高版本还是达不到项目需求,那就换一块好点的显卡吧。