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 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA 库,它会在运行时被 PyTorch 使用,...
进入下载的pytorch路径,复制路径:C:\cuda11.1\pytorch1.9.0 在pytorch环境中输入:cd C:\cuda11.1\pytorch1.9.0 然后用pip install pip install "torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl" pip install torchaudio-0.9.0-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install "torchvision-0.10.0+cu111-cp38-cp38-win_...
清楚所需要的版本以后,安装对应版本的库。例如: # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch PyTorch/torchvision/torchaudio/torchtext版本对应和兼容性 ...
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 确认CUDA版本:你的命令中指定了CUDA版本为11.6,请确保你安装的PyTorch版本与你的CUDA版本相匹配。可以通过在命令行输入以下命令查看你的CUDA版本: nvidia-smi 如果你发现你的CUDA版本不是11.6,你可能需要重新安装或更新你的CUDA版本,或者选择与...
CUDA: 首先查看电脑能支持的CUDA版本: nvidia-smi 1. 如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 : 当然也可以在NVIDIA控制面板查看:NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的,接下来进入官网下载想要的版本:链接:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer ...
当然我们也可以使用预览版本,也就是不稳定版本,它支持到了12.1 我们还是按照CUDA11.7来吧,输入以下命令,这个命令也是网站生成的 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia 1. 经过一段时间就安装好了,安装好了以后可以通过Python脚本验证一下 ...
一、CUDA、PyTorch与TorchVision版本对应关系 首先,我们需要了解CUDA、PyTorch与TorchVision之间的版本对应关系。以下是一份推荐的版本对应表: CUDA版本PyTorch版本TorchVision版本 CUDA 10.1 PyTorch 1.6.0 TorchVision 0.7.0 CUDA 10.2 PyTorch 1.7.0 TorchVision 0.8.0 CUDA 11.0 PyTorch 1.8.0 TorchVision 0.9.0 CUDA ...
torchvision-0.8.1+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl torchaudio-0.7.0-cp37-none-win_amd64.whl 注意:cu110表示CUDA是11.0版本的,cp37表示python3.7,win表示windows版本,具体选择什么版本,可以参考上图中的“RunthisCommand”。 安装方法:进入离线安装包所在位置,然后“shift+鼠标右键”,然后选择“在此处打开pow...
pytorch是一个频道名,表示从PyTorch官方维护的频道安装包,这样可以确保安装的是最新且兼容的版本。理解cudatoolkit=12.3是指定CUDA工具包的版本为12.3: cudatoolkit是CUDA工具包的包名,CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型。 =12.3指定了要安装的CUDA工具包版本,这对于确保PyTorch能够利用GPU加速计算非常重要。执行...
# 查看CUDA 12.1兼容的PyTorch版本 pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 \ --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 三、技术原理说明 通过上述步骤,可确保驱动、CUDA Toolkit和PyTorch版本的三位一体兼容性。若仍有问题,请检查/usr/local/cuda符号链接是否正确指向12.4...