「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
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 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择系统即版本后进行下载: 进行安装,这里我采取的都是...
找到安装的CUDA文件夹:NVIDIA GPU Computing Toolkit 将解压的CUDNN放在CUDA中 粘贴成功 打开bin目录复制路径 打开cmd 输入nvcc -V,这样就安装好了cuda了 复制extras的demo文件夹 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 在cmd输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing ...
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...
Driver Version: 430.90 CUDA Version: 10.2意思是: 显卡驱动版本430.90 显卡支持最高CUDA版本10.2,意思是CUDA版本小于等于10.2的都可以安装上。 【2023/5/8补:换了个电脑,CUDA版本是12.1,但是在官网上是没有这个对应版本的,不必惊慌,下载11.6版本就可以,下图是验证版本 ...
3. 通过nvidia-smi看上面的CUDA Version:驱动API版本 4. 通过python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"查看当前PyTorch的运行CUDA API 版本 上面的1可以在~/.bashrc中修改: export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ...
1)指定安装PyTorch版本 当已知CUDA版本时,可根据表2直接查询到对应版本PyTorch,运行conda install pytorch=X.X.X -c pytorch即可安装指定版本PyTorch。此命令由conda决定与PyTorch对应的CUDAToolkit。但不能保证PyTorch可正常使用,CUDAToolkit版本不适配显卡驱动,即可能导致CUDAToolkit版本高于CUDA驱动。 ( ...
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...
查询各版本,以及cuda的方法 import torch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) print(torch.cuda.is_available()) torch.cuda.is_available() cuda是否可…
CUDA 11.0 PyTorch 1.8.0 TorchVision 0.9.0 CUDA 11.1 PyTorch 1.9.0 TorchVision 0.10.0 请根据自己的硬件和需求选择合适的版本组合。 二、安装步骤 安装CUDA 首先,从NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA安装包。安装过程中,请务必按照官方文档的步骤进行操作,确保安装成功。安装完成后,可以在命令行中输入nvcc -V来...