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...
1、Pytorch_gpu下载:https://pytorch.org/get-started/previous-versions 以CUDA11.6+pytorch_V1.12.0为例 不要直接在环境里输入命令;很容易下成CPU版本的 # CUDA 11.6 √√ conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge 1. 2. 直接...
查看显卡驱动各版本以及支持的最大CUDA版本,显卡驱动版本为495.46,最大支持CUDA版本为11.5 0.2 查看GPU驱动与CUDA对应关系 官网:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 表2. CUDA工具包和CUDA小版本兼容性所需的最低驱动版本 表3. CUDA工具包和对应的驱动程序版本 0.3 CUDA与PyTorch...
condainstallcudatoolkit=11.3condainstallcudnn=8.2.1pipinstalltensorflow-gpu==2.5.0 tensorflow-gpu 2.6.0(update 需要python3.7-3.9,最好3.9,如果无法安装,参考文末方法): condainstallcudatoolkit=11.4condainstallcudnn=8.2.4pipinstalltensorflow-gpu==2.6.0 tensorflow-gpu 2.7.0(update 需要python3.7-3.9,最...
一、查看个人计算机的GPU型号 1、打开命令提示符 2、输入nvidia-smi 3、打开以下链接并找到上一步中的CUDA版本号 4、打开以下链接查询pytorch支持的CUDA版本 https://pytorch.org/get-started/locally/ 二、下载和安装CUDA 1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 ...
cudatoolkit:cudatoolkit是 NVIDIA CUDA 工具包的一个精简版本,专为在 Conda 环境中使用而设计,其为 python 环境中的 GPU 加速计算提供必要的组件。适用于 PyTorch、TensorFlow 等框架。 显卡的 CUDA 版本:这是指通过显卡驱动安装的 CUDA 版本。可以通过nvidia-smi命令查看系统中当前安装的 CUDA 版本。
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。 2.CUDA及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充) 注:虽然有的卡CUDA版本可更新至新版本,且PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用,有可能是由于卡太旧的原因。
当我们讨论CUDA与PyTorch的版本对应关系时,我们主要关注CUDA版本对PyTorch的高效性能的支持。一般来说,NVIDIA的CUDA是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。它使得开发者能够使用NVIDIA的GPU来进行高性能的计算操作。而PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。
CUDA 有两种API,分别是 运行时 API 和 驱动API,即所谓的 Runtime API 与 Driver API。 nvidia-smi 的结果除了有 GPU 驱动版本型号,还有 CUDA Driver API的型号,这里是 11.1。 而nvcc的结果是对应 CUDA Runtime API。 我之前安装过高版本的cuda(11.3),nvidia-smi版本大于nvcc -V的版本不会有什么问题,只要保...