pytorch和cuda版本对应问题踩坑

已于 2024-04-19 16:20:08 修改
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文章标签： pytorch
于 2024-04-19 16:19:13 首次发布
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本文介绍了如何通过nvidia-smi和nvcc-V命令查看CUDA驱动和运行时版本。PyTorch与运行时版本相关，且运行时版本需小于驱动版本。对于CUDA安装状态不明的情况，建议先用nvcc-V检查。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、Cuda版本相关

查看cuda版本可以采用两个命令
A、一个是查看驱动的版本

nvidia-smi

输入这个命令出来的是这样的界面，其中的cuda version代表电脑能够使用的最高版本，即12.2
在这里插入图片描述
B、一个是查看运行时的版本

nvcc -V

输入这个命令之后，如果电脑已经安装了cuda，则会显示这样的界面，这里显示了一个版本，即10.1
在这里插入图片描述

2、版本对应

A、pytorch是与运行时的cuda版本对应，而不是驱动的版本
B、运行时的cuda版本必须比驱动的版本更小
C、如果不知道是否已经安装了cuda，最好是先使用nvcc -V命令检查一下

Hello?world?
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解决PyTorch与CUDA版本不匹配问题
AvGroovy的博客
10-09 2003
在PyTorch的官方文档中，可以找到PyTorch与CUDA版本的兼容性矩阵。根据当前安装的PyTorch版本，找到与之兼容的CUDA版本。如果当前安装的PyTorch版本与CUDA版本不兼容，我们需要将它们进行匹配。确保在安装和升级PyTorch时选择与当前CUDA版本兼容的版本，以确保系统中的深度学习任务能够正常进行。运行以上代码，将输出当前系统中安装的CUDA版本以及PyTorch使用的cuDNN版本。根据确定的兼容版本，我们需要安装相应的PyTorch版本。安装匹配的PyTorch版本。
关于PyTorch找不到CUDA / PyTorch突然用不了GPU / pytorch的版本匹配相关问题
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04-24 9300
base环境中没有pytorch，在安装torchvision时自动安装了cpu版本的torch，并且不知为何隐藏了起来，用conda list找不到，但每次使用python时都默认使用的是该版本的torch，无论我怎么折腾gpu版本的pytorch也无济于事啊！问题来了，安装了正确版本的pytorch，显卡也支持，实在想不出还是因为什么。至于torch和cuda版本匹不匹配，在经过很多次检查，看网上的帖子，最终还是确定是匹配的，并且就如我在上面写的，用官网的下载命令一般都是匹配的。
PyTorch与CUDA的关系
最新发布
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04-25 1807
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。
在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch
qq_35831906的博客
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在PyTorch中使用CUDA，根据你的具体环境和需求调整版本号，确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。本文介绍PyTorch中使用CUDA的一般步骤和对应cuda版本的pytorch安装指南。
Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0
01-10
Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0，下载进入文件目录安装即可
Pytorch和CUDA版本对应关系
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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。
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 3680
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
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pytorch与cuda版本关系 |cuda版本| 支持pytorch版本 | |–|–| | cuda10.2 | 1.5 ~ 1.12 |
【环境搭建】Python、PyTorch与cuda的版本对应表
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在Pycharm中搭建Pytorch，CUDA（踩坑无数最终精华极简版）
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前言： 1.安装pytorch并不一定需要先搭建anaconda环境！（究极大坑，当时网上全是通过anaconda安装pytorch，很麻烦，根本没必要）原因详见末尾补充1。 2.在我的教程中倾向于能让系统自动安装就自动安装，因为我觉得这样能省去各种版本不匹配以及让下载下来的两个东西关联起来的烦恼。 ** 正文： ** 一、在pycharm创建一个项目 如图我选择的环境是virtualenv（并且最终安装成功了），你想选择conda或者pip都行，就随意，如果你只是像我一样想用pytorch而已，对在什
Windows虚拟环境下pytorch、cuda不同版本配置问题
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不同项目需要使用不同的配置环境，踩坑踩了两天，一直没搞清楚虚拟环境要不要安装cuda，后来才知道cuda是向下兼容的。 torch匹配cuda的本质是匹配cudatoolkit 与 cudnn 而高版本的cuda是可以向下兼任cudatoolkit和cudnn的 所以创建新环境安装项目需要的torch即可，会有对应torch版本所需要的cudatoolkit被安装（cudatoolkit是cuda的子集，里面的东西够pytorch使用），这样使用的cuda就不会是你系统的cuda11.1了。 前提：系统
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1、打开英伟达官网，输入显卡芯片型号，手动搜索并下载显卡驱动。​2、下载完成后安装驱动。
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关于不同版本的pytorch和CUDA版本的对应关系： pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 页面有命令，直接复制，真的有够人性化。
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PyTorch是一个开源的深度学习框架，它允许开发者轻松构建、训练和部署机器学习模型。CUDA（Compute Unified Device Architecture），则是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台，专为GPU（图形处理器）设计，用于加速高性能科学计算和深度学习任务。 在PyTorch中，你可以选择CPU版本（torch）或CUDA版本（torch.cuda）。当你安装了支持CUDA的NVIDIA GPU，并且已经配置好相应的环境变量后，可以使用torch.cuda模块来编写能够在GPU上运行的代码。例如，`import torch.cuda`将导入GPU版本的PyTorch。 要确定当前PyTorch是否支持CUDA以及其对应的CUDA版本，可以使用以下代码： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 如果有可用的GPU，则返回True if torch.cuda.is_available(): print(torch.version.cuda) # 输出CUDA版本信息 ```
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