python、torch、torchvision、CUDA、cudnn、GPU、各驱动版本对应问题记录

原创 已于 2022-04-12 11:32:22 修改 · 3.1k 阅读 · 12 ·
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#python #pytorch #深度学习

于 2022-03-09 15:46:33 首次发布
本文详细介绍了如何检查Python、PyTorch、TorchVision、CUDA Toolkit和cuDNN的版本，以及它们之间的对应关系。强调了从GPU开始配置的重要性，包括确定GPU的算力并选择合适的CUDA版本，然后安装对应的CUDA Toolkit、Python和PyTorch。建议选择兼容的旧版本以确保稳定性和兼容性。
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【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
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Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令
TensorFlow/PyTorch和cuda等版本对应关系
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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.csdn.net/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
CUDA、Pytorch安装一览
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补全缺失的逻辑
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本文介绍了 CUDA、CUDNN 与 PyTorch 的安装流程，说明了三者的依赖关系与版本匹配方法。内容包括显卡支持版本查询、CUDA Toolkit 下载与安装、CUDNN 文件复制及环境变量配置，并提供了 Conda 与 Pip 的 PyTorch 安装命令及验证方法。文章简明清晰，适合初学者快速搭建 GPU 加速的深度学习环境。
Pytorch CUDA Cudnn python nvidiam 对应关系
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微信公众号： “ 目标检测与跟踪基础前沿 “ ” 目标跟踪基础与智能前沿 “ 1.这里pytorch和cudatoolkit版本对应关系： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如图，pytorch 1.2.0 对应的 cuda 版本 分别可以 9.2 10.0 .还有CPU版本 2.cudatoolkit版本和系统cuda对应关系： 调用哪个 cuda 库要看生成 tensorflow / pytorch 库的时候，设置的链接库寻找目录，
环境配置——cuda、cudnn、torch、torchvision对应版本
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【NVIDIA官网】cuda与cudnn对应的版本链接 CUDAToolkit与pytorch对应的版本 pytorch与torchvision对应的版本
PyTorch和CUDA版本对应关系
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PyTorch和CUDA版本对应关系
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CUDA和torch版本的对应关系 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
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在IT领域，特别是深度学习和计算机视觉应用中，CUDA、CuDNN、Python、PyTorch和TorchVision是至关重要的组件。以下是对这些技术的详细介绍： **CUDA**（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行...
安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本）步骤
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1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6。
Python PyTorch cuda 显卡驱动对应关系
An_oak的博客
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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。
torch、torchvision、python、cuda 版本对应关系
zcy的博客
12-31 1万+
torch-torchvision-cuda版本关系对应 CUDA Toolkit 和Pytorch的对应关系 说明： 用anaconda安装torch。新建虚拟环境后，直接在pytorch官网官网链接找到“Install”按钮。这里一键搞定torch，torchvision，cudatoolkit等等，不需要另外安装cuda（笔者在没有单独安装CUDA情况下，成功运行了torch-gpu，很丝滑），并且版本都会自己对于对应好，原因是anaconda都集成在虚拟环境里面了，统一管理各个依赖包。
查看cuda版本与torch的对应关系
JohnJim的博客
09-20 1万+
点击进入官方下载地址， 如上，cu100代表cuda10.0，对应的torch最高版本是1.4.0，以及torchvision是0.4.0
【torch、torchvision、torchaudio】版本对应关系
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torch、torchvision、torchaudio版本对应关系，及安装命令
CUDA对应pytorch torch vision版本以及显卡版本
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torch 与对应python torchvision 版本 对应显卡驱动
torch对应版本torchvision和torchAudio
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cuda和torch版本对应
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pytorch和torch这两个框架有些地方不一样 cuda与pytorch版本对应网站： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ cudatoolkit就是cuda 查看cudnn版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 （一般下载pytorch的时候就会自动下载） ...
tensorflow-gpu1.15对应的torch，cuda和cudnn版本
03-19
<think>好的，我现在需要帮助用户找到与TensorFlow-GPU 1.15兼容的PyTorch、CUDA和cuDNN版本。首先，我得回忆一下TensorFlow 1.15的发布时间和相关依赖。 TensorFlow 1.15发布于2019年左右，通常对应CUDA 10.0和cuDNN 7.6。这一点我记得比较清楚，因为每个TensorFlow版本都有特定的CUDA和cuDNN要求。用户可能正在维护一个旧项目，所以需要确保所有组件的兼容性。 接下来，PyTorch的版本需要与CUDA 10.0兼容。查看PyTorch的官方发布历史，1.x版本中，PyTorch 1.1到1.3可能支持CUDA 10.0。例如，PyTorch 1.3.0支持CUDA 10.1，但用户可能需要更早的版本。需要确认具体哪个PyTorch版本明确支持CUDA 10.0，可能得查阅旧版文档或发布说明。 然后，cuDNN的版本必须与CUDA 10.0匹配。根据引用[2]，cuDNN的版本需要与CUDA的主版本一致。TensorFlow 1.15需要cuDNN 7.6，所以PyTorch也应该使用相同的cuDNN版本，避免冲突。如果PyTorch使用cuDNN 8.x，而TensorFlow使用7.x，可能会有兼容性问题，因此需要确保两者都使用cuDNN 7.6。 用户可能希望同时安装TensorFlow和PyTorch在同一个环境中，所以版本匹配至关重要。需要建议用户检查PyTorch旧版本的官方文档，确认CUDA 10.0的支持情况，并推荐使用conda安装，因为conda可能会自动处理依赖关系。 另外，用户可能遇到的问题包括环境配置错误，比如安装了不匹配的CUDA或cuDNN版本。需要提醒用户验证安装后的配置，如使用`torch.cuda.is_available()`来检查PyTorch是否正确识别CUDA，如引用[1]所示。 总结步骤：确定TensorFlow 1.15的CUDA/cuDNN版本，找到对应的PyTorch版本，确保所有组件版本一致，建议使用conda管理环境，并验证安装后的兼容性。</think>### TensorFlow-GPU 1.15兼容的PyTorch、CUDA和cuDNN版本 #### 1. **TensorFlow-GPU 1.15的依赖** TensorFlow-GPU 1.15发布于2019年，其官方要求为： - **CUDA 10.0** - **cuDNN 7.6.5** 这是其运行GPU加速的最低依赖版本[^3]。 #### 2. **兼容的PyTorch版本** PyTorch需选择与CUDA 10.0兼容的版本。根据PyTorch历史版本文档： - **PyTorch 1.1.0~1.3.1**支持CUDA 10.0 - 例如，PyTorch 1.3.0的安装命令为： ```bash conda install pytorch==1.3.0 torchvision==0.4.1 cudatoolkit=10.0 -c pytorch ``` #### 3. **cuDNN版本匹配** - **cuDNN 7.6.5**必须与CUDA 10.0配合使用，否则可能导致TensorFlow或PyTorch无法调用GPU[^2]。 #### 4. **环境配置建议** 1. **使用conda管理依赖**： ```bash conda create -n tf1.15_env python=3.6 conda activate tf1.15_env conda install tensorflow-gpu=1.15 cudatoolkit=10.0 cudnn=7.6.5 conda install pytorch==1.3.0 torchvision==0.4.1 cudatoolkit=10.0 -c pytorch ``` 2. **验证安装**： - 检查TensorFlow： ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) # 应输出True ``` - 检查PyTorch： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True（需重启环境后验证）[^1] ``` #### 5. **注意事项** - **Python版本限制**：TensorFlow 1.15最高支持Python 3.7，建议使用Python 3.6以避免兼容性问题。 - **cuDNN冲突**：若同时安装其他深度学习框架（如MXNet），需确保它们均使用cuDNN 7.x而非8.x/9.x。 ---
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