conda install cudnn=你所需要的版本(例如cudnn=7.6.5) (3)# 有 CUDA 10.2 的, torch和cuda一起安装 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch 测试pytorch安装成功的方法: (1)在当前虚拟环境中输入python (2)然后输入 import torch 3. cuda 10.2...
cpu开头的是cpu版本的,可以直接跳过,我们看 cu开头的,cu102表示cuda10.2,cp38对应python3.8,按照需求下载就可以了。 如果没有对应的适配windows的文件包,这时候就可以去下载和自己cuda版本适配的较低版本的torch的搭配,记住版本号然后再去下载! 先用conda创建虚拟环境,win + R cmd进入控制台 conda create -n Pyto...
选择系统信息。选择组件,下图方框处就是你电脑对应需要安装的 Cuda 版本 pytorch的版本对应:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性 清楚所需要的版本以后,安装对应版本的库。例如: # CUDA 10.0 conda installpytorch==1.2.0torchvision==0.4.0cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda installpytorch==1.2.0torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch PyTorch/torchvision/torchaudio/torchtext版本对应和...
三、安装CUDA 1、环境要求 因为GPU版本需要显卡驱动,所以CUDA、cuDNN、pytorch、python各个版本需要对应兼容 注意可以查看前言 查看CUDA版本 nvcc -V # 当前正在使用的CUDA版本,此是需要版本对应的nvidia-smi # 获取显卡最高支持CUDA版本 2、下载 本人推荐使用10.2版本的cuda,因为这个版本可以兼容pytorch1.5.0以上的版...
以下是Pytorch和Python对应的版本 torch torchvision python main nightly >=3.7, <=3.10 1.12.0 0.13.0 >=3.7, <=3.10 1.11.0 0.12.3 >=3.7, <=3.10 1.10.2 0.11.3 >=3.6, <=3.9 1.10.1 0.11.2 >=3.6, <=3.9 1.10.0 0.11.1 >=3.6, <=3.9 1.9.1 0.10.1 >=3.6, <=3.9 1.9.0 0....
# 创建名为“DL”的虚拟环境,并指定 Python 的版本 conda create -n DL python=3.10 #进入虚拟环境 conda activate DL # CUDA 12.1,可能需要vpn.我是在线安装 pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ...
cuda10.2 tensorrt7x pytorch 1.5 DeepStream 5.x OpenCV 2.x:支持Python 2.x OpenCV 3.x:支持Python 2.7、Python 3.x OpenCV 4.x:支持Python 2.7、Python 3.x、Python 3.8+ CUDA 11.x:支持Python 3.6、3.7、3.8、3.9 CUDA 10.2:支持Python 2.7、3.5、3.6、3.7、3.8、3.9 ...
nvidia-smi 输出显示 CUDA 12.4 如下。 我下载并安装了它作为 CUDA 工具包 并下载了 cudnn 第一个: 12.4 没有选择。因此,我下载了 CUDA 12.1 的 pytorch。 我将cudnn 文件转移到 CUDA 文件夹。 Bin 文件夹已添加到路径。结果: 我买了一台计算机来使用 CUDA,但我无法运行它。
四、Keras、TensorFlow、Python版本匹配 4.1 简介 4.2 安装版本匹配 前言 安装CUDA前,最好先确定自己需要安装的TensorFlow版本或者pytorch版本,然后根据TensorFlow版本或者pytorch版本确定对应的CUDA版本。否则,可能在安装的过程中出现版本不匹配的问题。 一、CUDA和cuDNN对应版本 ...