【PyTorch学习笔记】安装PyTorch2.4.0，CUDA12.4

已于 2024-12-10 22:26:32 修改
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文章标签： pytorch
于 2024-11-17 00:51:55 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HeYixin1997/article/details/143826047
版权

前言

类似于【PyTorch学习笔记】安装PyTorch2.0.0，CUDA11.8

1.创建虚拟环境

虚拟环境名字为unet_cuda12.4_torch2.4.0（名字可以修改），python为3.8，通道是清华镜像

conda create -n unet_cuda12.4_torch2.4.0 python=3.8 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

2.激活虚拟环境


                

                
                
        

    

  


        

            

                    
                      最低0.47元/天 解锁文章
                        
                    
            

        


    


                



	

		

			

				
					
在 Ubuntu 22.04 上为 Nvidia GPU 安装 CUDA 12.4

				
			

			

				

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在本指南中，我们将系统地介绍在配备 Nvidia GPU 的 Ubuntu 22.04 系统上安装 CUDA 12.4 的过程。CUDA 或计算统一设备架构是 Nvidia 开发的强大的并行计算平台，用于提高计算密集型应用程序的性能。本文还将介绍 Nvidia 驱动程序、CUDA 工具包、用于深度学习的 cuDNN 和用于构建神经网络的 PyTorch 等基本软件组件的安装。通过遵循本指南，读者将获得为 GPU 加速计算设置强大环境的实践经验。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
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PyTorch的GPU安装方法，有详细的图过程，从显卡驱动到安装成功。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
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conda create -n torch2.4.0(环境名称) python=3.9(指定python版本，不低于3.8)6、在jupyter notebook内检查，切换内核为torch的内核或者以torch的内核新建ipynb文档。（我自己的是windows11，cuda12.1，选择通过pip安装）可以选择国内镜像源清华大学、阿里云、豆瓣、中国科技大学等。（但是可能会出现一些小问题，看自己需求）5、将虚拟环境添加为jupyter内核。3、选择自己的配置，从官网复制代码。记得改成自己的环境名称！

			
		

	





	

		

			

				
					
零基础学会安装PyTorch (小白实操版)

					
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PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活的张量计算和动态计算图，使得深度学习模型的构建、训练和调试变得更加简单和高效。PyTorch支持GPU加速，使得模型训练速度更快，而CUDA则是帮助PyTorch与GPU进行沟通的桥梁。本文为零基础的小白介绍如何快速且正确地安装PyTorch的GPU版本。

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
pytorch学习笔记（完）

				
			

			

				

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自学笔记，从0开始学深度学习。(需要你懂点环境搭建，环境这东西多配配就会了)

			
		

	





	

		

			

				
					
Python PyTorch cuda 显卡驱动对应关系

				
			

			

				

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首先要看自己是什么显卡，再选择驱动，比如我现在在用一个2080ti的服务器，驱动是470.256.02，那我就要按照驱动去选别的了。个人不建议为了cuda换驱动，除非万不得已，因为安驱动真的麻烦。比如我用的cuda11.3，我就可以安装pytorch1.11。如果你真的需要更高版本的cuda，那就得尝试升级驱动了。比如我的那个，最多安装cuda11.3。这我就不展示了，内容太多了。

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA+PyTorch安装及卸载

				
			

			

				

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CUDA+PyTorch安装

			
		

	





	

		

			

				
					
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文章对比较新的版本Pytorch2.4.0+cu124-GPU进行速装

			
		

	





	

		

			

				
					
太方便，WIN系统CUDA12.4下使用conda便捷管理虚拟环境中的不同版本的CUDA、cuDNN、PyTorch

				
			

			

				

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记录工作实践。

			
		

	





	

		

			

				
					
Linux和Windows系统下:安装Anaconda、Paddle、tensorflow、pytorch，GPU[cuda12.4、cudnn]、CPU安装教学,多版本cuda11.2 自由切换

				
			

			

				

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Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程

			
		

	





	

		

			

				
					
CUDA 12.4版本安装包

				
			

			

				

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CUDA 12.4版本安装包

			
		

	





	

		

			

				
					
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安装PyTorch2.0.0，CUDA11.8

			
		

	





	

		

			

				
					
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cudnn是用来激活cuda的，必须安装。

			
		

	





	

		

			

				
					
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Pytorch安装教程详解，避开安装过程踩过的雷。

			
		

	





	

		

			

				
					
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没什么好介绍的，直接说了。

			
		

	





	

		

			

				
					
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pytorch cuda12.4版本下载经验分享（不用清华源）

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch和cuda对应版本

				
			

			

				

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深度学习中Pytorch和cuda对应版本关系

			
		

	





	

		

			

				
					
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图片原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42254289/article/details/135453781。torchvision下载地址。

			
		

	





	

		

			

				
					
cuda12.4匹配pytorch版本

				
			

			

				

					01-19
				

			

		

		

			
				
### 查找与CUDA 12.4兼容的PyTorch版本

对于CUDA 12.4，推荐使用的PyTorch版本为`torch==2.1.2+cu121`[^1]。然而，具体到CUDA 12.4的支持情况，在官方文档或其他权威资源中并未直接提及此确切组合；通常情况下，较新的CUDA版本会由后续发布的PyTorch版本支持。鉴于当前信息，可以尝试安装指定带有CUDA 12.1支持的PyTorch版本作为近似解决方案。

为了确保最佳性能和稳定性，建议访问[PyTorch官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)并根据个人计算环境的具体配置来选择最合适的预编译二进制文件。页面提供了针对不同操作系统、Python版本以及CUDA版本的选择器工具，能够帮助找到最适合特定硬件条件下的PyTorch发行版。

如果确实需要严格匹配CUDA 12.4，则可能需等待PyTorch团队发布正式声明或更新其软件包以提供对此新版本CUDA的支持。在此之前，采用已知稳定且接近目标CUDA版本的PyTorch构建可能是较为稳妥的做法。

```bash
pip uninstall torch
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```

上述命令展示了如何卸载现有PyTorch安装，并安装一个适用于CUDA 12.1的版本，这可作为一个临时替代方案直到获得更精确的适配选项为止。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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