Tensorflow, Pytorch版本和cuda，cudnn版本关系

最新推荐文章于 2025-04-25 20:39:43 发布
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分类专栏： tensorflow
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深度学习搞如火朝天离不开各大学习框架，更少不了CUDA的计算速度加成buff。各家深度学习框架疯狂推新，cuda也不甘落后，苦了开发者要做各种的版本选择。一不小心就掉坑里了，还半天爬不出来那种。

记录下，以备再掉坑好找根绳子。

Tensorflow

参考 Tensorflow 官网推荐
在这里插入图片描述

Pytorch

torch-1.5cuda10.0, cuda10.1
torch-1.3cuda10.0
torch-1.2cuda10.0
torch-1.1cuda9.0

Cuda && Driver Version

在这里插入图片描述
仅供参考。

TensorFlow/PyTorch和cuda等版本对应关系
gyxx1998的博客
08-24 5966
和python的冲突问题 https://zhidao.baidu.com/question/1116512378559354699.html python与pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本对应关系 https://blog.youkuaiyun.com/BigData_Mining/article/details/104983246 参考： https://www.jianshu.com/p/ac70300b598b NVIDIA系列显卡做深度学习,需要 在主机安装显卡驱动(driver) 在doc
python、pytorch、cuda、cuDNN环境配置
wwwwzm的博客
11-22 1696
1）注意pip命令安装与conda命令安装，torch对应的cuda版本可能不一样，具体见官网2）cuda10.2，cuda11.3可以对应多个版本的torch，比较稳定。其中cuda10.2搭配cuDNN7.6.5最稳定可靠。
Pytorch和CUDA版本对应关系
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07-20 2万+
请注意，上述版本对应关系只是示例，并非详尽无遗。实际上，PyTorch的每个版本通常会支持多个CUDA版本，而具体支持的CUDA版本也可能因操作系统、硬件配置等因素而有所不同。因此，在使用PyTorch时，建议参考PyTorch官方文档或社区支持的信息，以获取最准确和最新的PyTorch与CUDA版本对应关系。PyTorch可以利用NVIDIA的CUDA技术加速计算，从而提高深度学习模型的训练和推理性能。希望这个回答对你有所帮助，如果有任何进一步的疑问，请随时提问。
PyTorch-GPU和CUDA、Python、torchvision版本对应关系
m0_63474848的博客
03-28 364
【代码】PyTorch-GPU和CUDA、Python、torchvision版本对应关系。
PYTORCH和CUDA 版本对应关系
代码帮
05-12 3万+
Get Started Ecosystem Mobile Blog Tutorials Docs Resources GitHub GET STARTED Select preferences and run the command to install PyTorch locally, or get started quickly with one of the supported cloud platforms. Start Locally S
PyTorch和CUDA版本对应关系
weixin_42569956的博客
11-02 3万+
PyTorch和CUDA版本对应关系
CUDA、cuDNN、Pytorch、TensorFlow、Keras以及Python的对应版本总结
WaitFoF
09-02 1万+
文章目录一、CUDA和cuDNN对应版本1.1 CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本1.2 CUDA和cuDNN对应版本二、Pytorch、CUDA版本匹配三、TensorFlow、Python、CUDA、cuDNN版本匹配3.1 Windows3.2 Linux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
Tensorflow、Pytorch与Python、CUDA版本的对应关系（更新时间：2025年4月）
04-05 1803
20250405。
2.CUDA与cuDNN配置，在虚拟环境搭建tensorflow框架
zzf021122的博客
10-30 1244
（中央处理器，Central Processing Unit）和（图像处理器，Graphics Processing Unit）。查看自己的电脑此电脑->右键->管理->设备管理器->显示适配器可以看到点击出现了，即我的电脑独立型号（入门级别😂）。有独显就可以继续看下去。
蓝易云 - Pytorch和CUDA版本对应关系
高性价比服务器就选：蓝易云
11-07 3610
请注意，上述版本对应关系只是示例，并非详尽无遗。实际上，PyTorch的每个版本通常会支持多个CUDA版本，而具体支持的CUDA版本也可能因操作系统、硬件配置等因素而有所不同。因此，在使用PyTorch时，建议参考PyTorch官方文档或社区支持的信息，以获取最准确和最新的PyTorch与CUDA版本对应关系。PyTorch是一个开源的机器学习框架，它广泛用于深度学习任务。PyTorch可以利用NVIDIA的CUDA技术加速计算，从而提高深度学习模型的训练和推理性能。
pytorch与cuda版本对应关系汇总
u011489887的专栏
12-27 4万+
pytorch与cuda版本关系 |cuda版本| 支持pytorch版本 | |–|–| | cuda10.2 | 1.5 ~ 1.12 |
pytorch版本，cuda版本查询和对应关系
qq_45654781的博客
04-03 651
文字链接https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/12625540.html
pytorch，torchvision与cuda版本对应关系
sazass的博客
06-15 5351
查询官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
【踩坑】Pytorch与CUDA版本的关系及安装
m0_51371693的博客
12-17 1万+
Pytorch与CUDA版本的关系及安装
PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系
wxy2020915的博客
08-26 6万+
PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
热门推荐
clmeng77的博客
03-03 15万+
Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令
PyTorch与CUDA的关系
最新发布
weixin_43887510的博客
04-25 1699
在深度学习开发中，PyTorch与CUDA的配合使用是提升训练效率的关键。然而，很多开发者常常对一个现象感到困惑：为什么系统安装了较新版本的CUDA（如12.2），而PyTorch绑定的是较旧的CUDA版本（如11.8），却仍然能正常调用GPU呢？本文将揭开这个秘密，并提供一些实用的检查和配置方法。通过本文的解析，我们理解了为什么PyTorch绑定的CUDA版本（如11.8）可以在更高版本的CUDA环境（如12.2）中正常工作。这主要归功于NVIDIA驱动的向下兼容性设计。
PyTorch和CUDA有啥关系
bobozai86的博客
02-26 179
可以将它们视为两个不同的软件，都需要单独安装，而它们的关系是：PyTorch 可以通过 CUDA 利用 GPU 加速计算。因此，如果你下载的PyTorch为CPU版本，进行深度学习就完全不需要下载CUDA；我太懒了就直接选的PyTorch的CPU版本然后做实验（虽然我的笔记本也并没有独立GPU）。它和PyTorch的关系是？非常简单，进入PyTorch的官网，选择自己需要的选项，复制下面的语句粘贴到命令行运行即可。进入官网，选择自己需要的选项，点击下载即可，然后安装下载好的.exe文件。
pytorch对应cuda和cudnn
03-10
### PyTorch与CUDA及cuDNN的兼容性和安装配置 #### 显卡驱动程序的选择与安装 对于显卡驱动而言，通常计算机已经预装了必要的驱动程序[^3]。然而，在某些情况下可能需要更新至最新版本以确保最佳性能和支持最新的硬件特性。如果发现当前系统的显卡驱动不支持所需的CUDA版本，则应前往[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/)下载适合本机显卡型号以及操作系统的驱动。 #### CUDA版本确认 在准备安装PyTorch之前，先要确定所使用的GPU是否能够运行特定版本的CUDA。这一步骤可以通过查询已安装好的显卡驱动来完成，从而得知其对应支持哪个版本范围内的CUDA环境[^1]。 #### cuDNN库的作用及其重要性 cuDNN作为深度神经网络专用的高性能数学运算库，能显著提升诸如TensorFlow、PyTorch等多个流行框架下的模型训练速度和效率[^2]。因此，在构建基于这些平台的应用时推荐同步部署cuDNN组件。 #### 配置PyTorch使用CUDA和cuDNN 为了使PyTorch能够在含有GPU资源的情况下利用上述工具链工作，建议采用如下方式之一来进行设置： - **通过Conda管理器安装**：这种方法最为简便可靠，因为它会自动处理依赖关系并挑选合适的组合包。 ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch ``` - **借助pip命令行工具**：当偏好于Python原生生态或者希望更灵活控制具体版本号时可考虑此途径；不过需要注意手动解决可能出现的各种冲突问题。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 以上两种方法均假设目标环境中已有适当版本的CUDA SDK存在，并且路径已被加入到系统变量PATH之中以便调用nvcc编译器等必要组件。 #### 校验安装成果 最后应当验证新搭建起来的开发环境下各个部分能否正常协作运作。可以编写一段简单的测试脚本来执行这一任务： ```python import torch print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"Current Device Index: {torch.cuda.current_device()}") print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())}") else: print("No available CUDA device found.") ```
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