Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本安装方法

最新推荐文章于 2025-04-03 21:49:19 发布

远处一座山

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文章标签： pytorch python 深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_65055996/article/details/130298521

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通过运行nvidia-smi命令可以查询当前系统支持的最高CUDA版本。确保30系列显卡安装了CUDA11系列驱动。此外，了解cuda、cudnn、pytorch和torchvision的对应版本对于深度学习环境配置至关重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、查询可支持的最高cuda版本
在安装显卡驱动的前提下（显卡驱动安装方法），输入：nvidia-smi,

查看cuda版本，安装相应版本

二、查看cuda、cudnn、pytorch、torchvision对应版本

注意：30系列的显卡，目前支持cuda11系列

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pytorch与cuda版本匹配

weixin_42755384的博客

04-21

7213

1.使用nividia-smi确保有cuda。根据cuda版本号选择对应的pytorch。，则说明CUDA可以正常工作。

torch, cudatoolkit, cudnn, python对应版本

starlight1231的博客

04-12

599

版本对应关系

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cuda、torch、torchvision对应版本以及安装

weixin_42254289的博客

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新建了一个虚拟环境，重装了torch和torchvision，期间torch安装了GPU版本的1.10.0，torchvision确安装成了cpu版本的1.10.0，反复尝试很多次才发现这个问题。记录一下，以备后续在用到。

cuda+cudnn+pytorch+python版本对应安装

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