环境配置——cuda、cudnn、torch、torchvision对应版本

最新推荐文章于 2025-05-19 17:47:48 发布
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文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43508722/article/details/132839541
本文介绍了如何在Pytorch环境中正确配置CUDA、cudnn以及torch和torchvision的版本，包括通过nvidia-smi查询CUDA支持版本，以及官方推荐的PyTorch与CUDAToolkit、torchvision的对应版本链接。

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【深度学习环境配置】Anaconda + PyCharm + CUDA + cuDNN + PyTorch + OpenCV
shinuone的博客
02-23 2万+
（1）【CPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + Pytorch（CPU） + Opencv （2）【GPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch（GPU） + Opencv
Linux系统管理（十七）——配置英伟达驱动、Cuda、cudnn、Conda、Pytorch、Pycharm等Python深度学习环境
艾醒的博客
02-24 1231
深度学习和大语言模型的部署不免会用到Linux系统，在本章中将详细介绍配置英伟达驱动、Cuda、cudnn、Conda、Pytorch、Pycharm等Python深度学习环境，为支持深度学习和大语言模型运行提供支持。
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
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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
CUDA对应版本
shipinfangda的博客
03-03 3194
tensoflow与cuda版本对应
【代码复现】CUDA对应torch版本
最新发布
m0_74007828的博客
05-19 890
本文提供了PyTorch 2.6.0版本在不同平台上的安装命令
python、torch、torchvision、CUDA、cudnn、GPU、各驱动版本对应问题记录
SigMap
03-09 3077
查看版本 import torch print('torch version') print(torch.__version__) print('cuda version') print(torch.version.cuda) print('cudnn version') print(torch.backends.cudnn.version()) python和torch、torchvision previous_versions CUDA ToolKit 和驱动版本 cudnn和CUDA的对应关系
一站式安装对应显卡版本的cuda和torch（windows）
Pan_peter的博客
02-16 5824
1、安装python环境2、安装VS的C++环境（因为CUDA在安装时，需要VS的里面的工具包来编译。3、安装cuda4、安装pytorch。
安装CUDA和cuDNN已及对应版本的torch方法整理
2302_77407111的博客
12-24 1万+
这里我们要注意对应我们的CUDA版本，我这里选择了11.8版本，很慢但不建议使用清华或者淘宝等国内的镜像源，他们那个里面很可能是CPU版本，我们直接将torch，torchaudio,torchvision这三个库一次性下载下来。我们这里要十分注意下载的时候一定要完全完全对应我们的版本，不然cuda是无法调用的，我们之前装的torch建议卸载掉，因为很可能是CPU版本的，这里有两种方法。这里的意思是你的电脑适合12.1以下的版本的CUDA版本，注意千万不能下载高于你电脑适配版本的CUDA。
关于CUDA+Torch+TorchVision+Python环境配置问题
ly17809212771的博客
11-15 2574
Cuda和Torch环境配置
python、pytorch、cuda、cuDNN环境配置
wwwwzm的博客
11-22 1731
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。
【环境配置】RTX 3090+cuda11.2+python39+pytorch1.8.0（csdn）————程序.pdf
12-04
这个环境配置对于运行大规模的机器学习和深度学习模型至关重要。 首先，我们从Python的安装开始。Python是一种广泛使用的编程语言，特别适合数据科学和机器学习任务。在本例中，选择了Python 3.9.9版本，这是为了...
cuda torch torchvision 版本对应
W25679的博客
10-02 3846
cuda torch torchvision 版本对应
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与cudatoolkit,cudnn对应关系及安装相应的版本
玖玖玖
11-06 1万+
从驱动和运行时的版本对应关系来看，版本为384.81的驱动程序 对应的 运行时版本是9.0，也就是说我们在python中安装cudatoolkit和cudnn程序包版本9.2是过高了。然后安装对应版本的cudatoolkit和cudnn程序包：pip install cudatoolkit=9.0；因为系统中依赖GPU驱动的程序比较多，一般出现这种情况，我们都是更改cudatoolkit和cudnn程序包的版本。CUDA Version: 12.0 表明当前的显卡驱动可以安装的cuda最高版本是12.0。
torch、torchvision、torchaudio安装对应cuda版本（cuda 12.1情况下）
qq_61661957的博客
07-03 1万+
如果安装cuda 11.8版本的，把最后的cu121改成cu118即可。目前支持最高cuda 12.2。因为网上 pip install torch 等全部默认安装cpu版本，推理速度慢。所有安装cuda版本的包会更快。
cuda和torch版本对应
Quentin_nb的博客
01-11 1万+
CUDA及其可用PyTorch对应版本
深度学习框架对应的CUDA版本
chenxy02的博客
04-13 4843
前言 CUDA (Compute Unified Device Architecture)，是NVIDIA发布的一个通用并行计算平台和编程模型。基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决计算量大的难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。各个深度学习框架基本也都是CUDA实现对GPU的调用及操作。截至本文发文，最新的CUDA版本为CUDA11.6。 本文主要记录，不同的深度学习框架使用CUDA需要注意的版本等问题。 注
cuda、torch、torchvision对应版本以及安装
weixin_42254289的博客
01-08 3091
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版本和驱动版本对照表2023（包含CUDA12）
c2793的博客
10-31 6万+
CUDA 工具包和 CUDA 次要版本兼容性所需的最低驱动程序版本。CUDA 工具包和相应的驱动程序版本。
torch与torchvision的对应最新
02-24
不过值得注意的是，在某些特殊场景下——例如开发环境中的 CUDA 配置差异较大时——可能仍需手动调整至完全一致的版本以避免潜在冲突[^2]。 ```bash # 默认安装最新稳定版 (推荐方式) pip install torch ...
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