在安装PyTorch之前,建议查阅官方文档或社区资源,以获取最新和准确的版本对应关系。安装建议: 首先,确定您的GPU型号和操作系统。然后,根据您的需求选择合适的PyTorch版本。 在安装PyTorch之前,确保已安装与PyTorch版本兼容的CUDA和cuDNN版本。您可以在PyTorch官方文档或社区资源中查找详细的安装指南。 如果您使用的是Anaconda...
具体对应的版本请查询官方地址:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=zh-cn#gpu 我们上面下载的cuda版本为11.0,故选择这一行,根据自己cuda版本下载对应版本 conda install tensorflow-gpu==2.4.0 1. 若使用此方法下载过慢,也可使用清华镜像源下载 conda install tensorflow-gpu==2.4.0 --defaul...
按照1-6的步骤下载所需CUDA及对应cuDNN 打开环境变量,新建后将想要用的CUDA版本置顶即可 win+R键;输入 “ cmd ” ,点击 “ 确定 ”;输入“ nvcc -V ” 显示11.2,配置成功! 三、Pytorch_gpu安装 1、Pytorch_gpu下载:https://pytorch.org/get-started/previous-versions 以CUDA11.6+pytorch_V1.12.0为例 不...
print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name(0)) # 根据索引号得到GPU名称 上面代码运行结果如下,可验证PyTorch 2.0 GPU版本已经安装成功了。 C:\Users\xiayu\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe C:\Users\xiayu\PycharmProjects\PyTorch2.0深度学习从零开始学-源码\第二章\testGPU.py 2.0...
cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device() 返回当前设备索引; 显示true就是代表可以用。 查看显卡版本: ubuntu-drivers devices nvidia-smi 查看CUDA版本命令:nvcc -V或nvcc --version或cat /usr/local/cuda/version.txt cuda与英伟达驱动匹配要求见CUDA Toolkit...
CUDA 版本兼容性: 较新的 CUDA 版本通常向后兼容旧 GPU 但新GPU(如 Ampere 架构)需要较新的 CUDA 版本才能充分发挥性能 cudatoolkit其与系统CUDA版本的关系: cudatoolkit可以与系统级CUDA共存 通常使用系统级CUDA驱动,但运行时库来自cudatoolkit # 指定版本安装$ conda install cudatoolkit=11.2 ...
Pytorch版本、CUDA版本与显卡驱动版本的对应关系 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 参考链接:INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH解决PyTorch与CUDA版本不匹配 1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。
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