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。 ( 2)指定CUDAToolkit版本 首先运行nvidia-smi查询CUDA驱动版本,再根据1查询到对应CUDAToolkit版本,再运行conda install pytorch cudatoolkit=X.X -c pytorch即可安装指定CUDAToolkit版本的PyTorch。 ( 3)同时指定PyTorch...
384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0,9.0可安装PyTorch1.1.0版本。 运行conda install pytorch=1.1.0 -c pytorch即可。 此方法指定PyTorch版本后,conda会自动匹配到合适版本的CUDA Toolkit。 (3)同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,根据表二查询到合适版本的PyTorch。 运行con...
NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包(ToolKit);但是二者虽然不一样的。 1.到官网查找版本关系 pytorch-cuda版本对应...
版本不对应，可能就找不到CUDA 上图错误指示不知道cuda架构，cuda是11.5版本，虚拟环境中cudatoolkit装...
0.1 查看显卡驱动 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 ...
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 Documentation #训练 python train.py --content_dir dataset/coco2017/train2017 --style_dir dataset/wiki_kaggle/train/train #测试 python...
步骤一：使用`nvidia-smi`命令查询显卡驱动版本。在输出信息中，找到`Driver Version`部分，以确定当前驱动版本，例如384.81。步骤二：提供三种选择方法：方法（1）：指定CUDA Toolkit版本（推荐）根据驱动版本查询可安装的CUDA Toolkit最高版本。以384.81为例，对应最高版本为9.0。执行`conda install ...
做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的,经常搞得特别糊涂,官网没有直接提供他们的对应关系,导致我们在升级显卡的时候发现原来的软件环境不兼容,出现各种奇奇怪怪的问题。 NVIDIA系列显卡做深度学习,需要在宿主机安装显卡驱动(driver),需要在docker中安装英伟达的科...