你需要确认你安装的PyTorch版本与CUDA版本是否兼容。你可以通过访问PyTorch官方网站的“Get Started”部分,选择你的操作系统、包管理器(如pip或conda)、Python版本以及CUDA版本,从而获取与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。 检查当前安装的torch版本和cuda版本: 你可以使用以下Python代码来检查当前安装的PyTorch版本和检测到的...
一般来说,新版本的torch会支持新版本的torchvision,但旧版本的torch可能不支持新版本的torchvision,因此用户需要选择匹配的版本进行安装。 其次,torch和cuda的版本也需要匹配。用户在安装PyTorch时,需要选择与自己显卡驱动和CUDA版本兼容的PyTorch版本。一般来说,新版本的PyTorch会支持新版本的CUDA,但旧版本的PyTorch可能不支...
CUDA 12 . 0与Pytorch的对应版本号为Pytorch 1 . 6 . 0。CUDA 12 . 0支持从Pytorch 1 . 2到Pytorch 1 . 7，但是具体要根据你选用的显卡型号决定。需要注意的是，不同CUDA版本下Pytorch可能存在版本不匹配的问题，所以请确保CUDA版本与Pytorch版本相匹配。[心]
cuda版本查看 nvcc -V cudnn 版本查看 find / -name cudnn_version.h 找到对应的文件 find: '/proc/tty/driver': Permission denied /usr/include/cudnn_version.h /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/site-packages/nvidia/cudnn/include/cudnn_version.h find: '/root': Permission...