conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 请注意,上述命令会自动选择适合您CUDA版本的Torch版本进行安装。如果您需要安装特定版本的Torch,请使用conda install pytorch=<version> torchvision=<version> torchaudio=<version> -c pytorch命令,将<version>替换为您需要的版本号。 验证Torch是否成功安装。在...
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...
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,而不依赖于系统全局的 CUDA 安装。
step4所做的只是在系统中安装了CUDA 9.0库,并没有将系统CUDA指向9.0版本,此时默认指向CUDA 10.1。切换步骤如下: 打开终端,输入指令:"cd /usr/local", "sudo rm -rf cuda",(清除原有软链接)"sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0 /usr/local/cuda"(建立新的指向CUDA 9.0的软链接) 输入指令:"nvcc -V"以...
一、显卡驱动安装 参考了这位大佬的文章:【Python学习】Ubuntu18.04从零开始安装CUDA与cuDNN_YirongChen的博客- 但是具体的显卡驱动版本,最好根据下面流程确定:先确定cudnn版本、再确定cuda版本、再确定显卡驱动版本。cudnn、cuda、显卡驱动对应关系见(点某个版本的cudnn support matrix进去就会看见下面图1示的东西): ...
不同版本的Python可能对某些库的支持程度不同,因此用户需要选择与自己Python版本兼容的torch、torchvision和cuda版本。 总的来说,torch、torchvision、Python和CUDA之间的版本对应关系是一个复杂的问题,需要用户在实际应用中根据自己的需求和硬件环境进行选择和调整。在选择版本时,用户可以参考官方文档和社区论坛中的信息,也...
使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性PyTorch versionPythonC++Stabl…
PyTorch版本和对应的CUDA版本的关系在PyTorch官网上看。 PyTorch版本和CUDA版本 从上图我们可以看出,PyTorch 1.12.1对应的CUDA版本有 11.6、11.3、10.2. 选择流程 根据使用的GPU,在Nvidia官网查找对应的计算能力架构。 在这里查找可以使用的CUDA版本。 在这里查找我们要安装的PyTorch版本所对应的CUDA版本。
cuda、torch、torchvision对应版本以及安装 查找torch与torchvision对应版本 匹配情况如下: 1.在线下载: 在pytorch官网选择相应的历史版本,使用conda或者pip安装,使用官网的镜像下载很慢,建议使用其他的镜像源,这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -...
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 torch 1.1.0 -> CUDA 9.2 torch 1.2.0 -> CUDA 10.0 torch 1.3.0 -> CUDA 10.1 torch 1.4.0 -> CUDA 10.2 torch 1.5.0 -> CUDA 10.2 ...