在虚拟环境下创建一个python文件cudatest.py,内容如下: import torch print("PyTorch version:", torch.__version__) print("CUDA version:", torch.version.cuda) print("Is CUDA available:", torch.cuda.is_available()) print("Device count:", torch.cuda.device_count()) print("Current device:", ...
在PyTorch中,可以使用以下代码查看CUDA版本: import torch print(torch.version.cuda) 对TensorFlow用户来说,可以使用如下代码: import tensorflow as tf print(tf.sysconfig.get_build_info()['cuda_version']) 掌握上述查看CUDA版本的方法后,确保CUDA与GPU驱动以及深度学习框架间的兼容性尤为重要。建议定期查阅官方文...
比如我的CUDA version是11.6,我在下载CUDA驱动时,可以安装最新的11.5版本。 一定要选择红圈标注的WSL版本!!! 选择cuda版本及安装模式 选择完版本后,下面会有整个安装提示,在WSL2中按照方法来就行,如: 在WSL中一步一步地跟着安装即可 安装相关依赖库 sudoapt-getinstallfreeglut3-dev build-essential libx11-dev ...
安装PyTorch时,只需要PyTorch要求的cuda版本低于本地驱动显示的cuda版本即可,本地驱动显示的cuda版本查询方式是在Anaconda Powershell Prompt (miniconda3)中输入nvidia-smi.exe并回车,CUDA Version: 后面的数字高于PyTorch要求的cuda版本即可。 image.png 2 安装PyTorch PyTorch官网:pytorch.org/ 2.1和2.2按照自己的需求...
运行cmd,输入nvcc --version 即可查看版本号;set cuda,可以查看cuda设置的环境变量。3. 运行官方自带的demo在任务管理器中搜索,Browse CUDA Samples。 或者一般位于 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples未编译前,Debug文件夹中只有三个文件,如图。成功编译后这个位置(具体路径见上图)将生成很多文件,在其中...
如何查看windows的CUDA版本 打开CMD 命令行窗口,输入 nvcc --version nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jul_22_19:09:35_Pacific_Daylight_Time_2020 Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.221...
安装后,和英伟达cuda相关的程序如下图所示。 注意,千万不要勾选 Nsight Visual Studio Edition 2019.2等类似的无用的东西。 2. 测试环境是否安装成功 运行cmd,输入nvcc --version 即可查看版本号; set cuda,可以查看cuda设置的环境变量。
CUDA Toolkit下载连接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive(我下载的是12.3,当时的最新版) cuDNN Archive | NVIDIA Developer下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive(我下载的是v8.9.5,能支持CUDA 12.x) 第一步先将NVIDIA驱动更新到最新版,我当时不是最新版碰到无法安装的问题...
$(CUDA_PATH_V10_0)\lib$(Platform) 示例代码如下: 代码语言:javascript 复制 #include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include<stdio.h>intmain(){int deviceCount;cudaGetDeviceCount(&deviceCount);int dev;for(dev=0;dev<deviceCount;dev++){intdriver_version(0),runtime_version(...
建议先去pytorch 官网看下目前可以直接用指令安装的 CUDA 版本(主要是为了方便后续操作),此外,https://pytorch.org/get-started/previous-versions/也提供了以前版本的安装指令: 看Compute Platform,有CUDA 11.6和CUDA 11.7,而且我电脑支持的最高 CUDA 版本为 11.7.1,所以后续安装时就安 11.6 或 11.7 版本的 CUDA...