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

最新推荐文章于 2025-10-25 17:12:25 发布
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#深度学习

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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python、torch、torchvision、CUDA、cudnn、GPU、各驱动版本对应问题记录
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03-09 3127
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
【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
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04-10 2035
不需要在电脑上再安装cudatoolkit（nvidia）就能加速深度学习，遇到需要新版本的cuda加速就再建立一个conda环境安装。经过上述分析（装的CUDA必须小于等于自己的CUDA当前版本11.6），我们选择使用conda prompt下载cuda toolkit。英伟达驱动版本是512.78，cuda版本是11.6（说明要下的cuda toolkit版本最高是11.6的）插句题外话，如何理解cuda和英伟达驱动、cudnn之间的关系？并且cuda和cuDNN的教程是按照这个帖子装好的。
CUDA12.0以及对应版本cuDNN详细安装教程
最新发布
GISer help GISer
10-25 2192
本文提供了一份在Windows操作系统上安装NVIDIA CUDA及其对应cuDNN库的完整、逐步可视化指南。教程始于如何确认显卡驱动支持的CUDA最高版本，涵盖了从官方渠道下载指定版本CUDA、执行自定义安装、配置系统环境变量到最终验证安装成功的全过程。随后，详细阐述了如何根据已安装的CUDA版本下载并部署兼容的cuDNN库，并通过运行测试程序确保其正常工作。本教程旨在帮助用户，特别是深度学习开发者和研究人员，快速、准确地搭建起必要的GPU计算环境。
（入门深度学习）二、安装cuda、cudnn与pytorch(避雷版)
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03-10 4563
安装配置anaconda后（前一章），该配置pytorch 先安装conda cuda ，因为电脑中已经有了，所以直接用conda创建虚拟环境 激活虚拟环境，但尝试失败，出现了如下问题： Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. 查了半天解决办法，无法解决 后来才发现 ，本电脑中没有英伟达显卡，相当于GPU作废 不能用GPU学深度学习。好吧 ，那只能从GPU转到CPU咯
新手保姆级GPU版本pytorch安装（win系统），CUDA和torch对应版本！
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03-03 3298
tensoflow与cuda版本对应
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11-15 2623
Cuda和Torch环境配置
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wwwwzm的博客
11-22 1824
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。
关于cuda版本,python版本,cudatoolkit以及cudnn
qq_45670407的博客
08-27 1348
本文梳理了深度学习工具链中的关键组件及其关系，包括NVIDIA驱动、CUDA Runtime、cuDNN等。文章通过三层架构图展示它们之间的依赖关系，并详细说明各组件的作用、来源及最佳实践。重点推荐在conda环境中独立配置cudatoolkit和cuDNN以避免版本冲突，同时对比了TensorFlow和PyTorch在框架层的差异。最后提供了TensorFlow版本与CUDA/cuDNN的对应关系表，帮助开发者正确配置环境。
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【环境配置】RTX 3090+cuda11.2+python39+pytorch1.8.0（csdn）————程序.pdf
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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...
一站式安装对应显卡版本的cuda和torch（windows）
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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。
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概述，需要注意以下几个问题： （1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。 显卡驱动的安装： 当我们使用...
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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。
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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。
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Cooper.zhang
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在安装CUDA时一定要注意其与英伟达显卡驱动以及Linux系统和GCC版本的对应关系，如果版本之间不匹配，是安装不成功的。 一、CUDA与Driver的对应版本 参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 二、cuda8.0与Linux系统以及GCC的对应关系 参考链接：htt...
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