pytorch与以安装的cuda版本非必须

最新推荐文章于 2025-05-21 11:11:38 发布
最新推荐文章于 2025-05-21 11:11:38 发布
阅读量1.3k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 代码相关 文章标签： pytorch python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45347379/article/details/120279269
本文指导如何在CUDA 11后继续使用旧版Python 2.7与PyTorch，只需安装低版本CUDA toolkit，确保兼容性。

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

pytorch需要 与cuda和python版本匹配，但是cuda11以后就没有python27的pytorch了
想要继续使用只需要安装低版本cudatoolkit就行了

使用pytorch时安装cuda
kevinshift的博客
05-16 3247
pytorch有基于cpu和gpu运行的，gpu时需要cuda。所以需要再装cuda。后面的url就是指明了cuda 11.3的下载地址。改成下面这样可以，就是使用cpu。还有就是要装cuda。
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
热门推荐
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
用pytorch时cuda是必要的吗求解答
www406345348的博客
03-09 2342
今天安装torch-geometric，由于本电脑不支持cuda 而安装时要用到cuda,我一直在想torch-geometric必须有cuda的支持吗？cuda到底有什么用?希望懂得大神解答一下
为什么电脑装了 PyTorch 没有安装 CUDA，还是能够使用 GPU？
最新发布
cda2024的博客
05-21 1211
即使你所在的工作站并未安装完整的 CUDA 套件，但只要具备适当的硬件条件和基础软件环境，依然可以通过 PyTorch 的智能化机制享受到 GPU 加速带来的便利。也就是说，如果你的电脑上已经安装了最新的 NVIDIA 驱动，那么实际上就已经具备了一定程度上的 CUDA 支持。：当用户安装 PyTorch 时，安装脚本会自动检测系统的硬件配置，包括是否有合适的 GPU 和驱动版本等信息，并据此选择最匹配的安装方案。这些文件虽然不足以完全实现所有 CUDA 功能，但对于简单的 GPU 计算任务却是足够的。
关于pytorch与CUDA版本匹配问题
qq_34532413的博客
05-08 1万+
项目场景： 在跑CLAM实验时遇到如下问题： RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 问题描述 使用pytorch训练深度学习模型遇到如上问题。 原因分析： 查看相关资料得知这是由CUDA与pytorch版本不匹配导致的，且查看当前pytorch对应的CUDA版本未10.X，而服务器所用CUDA版本为11.4，因而需要对pytorch版本进行调整。 解决方案： 第一步本人尝试安
cuda和Python版本需要匹配吗
weixin_42608318的博客
02-13 1104
是的，CUDA 和 Python 版本需要匹配。如果 CUDA 版本与 Python 版本不匹配，就可能出现问题，例如没有加载驱动程序，或者抛出版本不兼容的错误。因此，建议使用相同版本的 CUDA 和 Python 进行开发和部署。 ...
英伟达，危！？Pytorch不再需要CUDA！
IT界那些事儿
09-11 5352
毕竟一直还没有什么能和 CUDA 掰掰手腕的“同行”出现，英伟达也就基本实现了行业垄断，网上戏称 NVIDIA GPU 提供算力，就犹如AI时代的原油，只要一句话断供，大企业们至少有一半要地震。团队从生成单个 token 的时间进行比较，对于使用基于 Triton 内核的模型，Pytorch 在 Nvidia H100 上将 Llama 和 Granite 的性能提高到 CUDA 内核主导工作流的 0.76-0.78 倍，在 Nvidia A100 上提高到 0.62-0.82 倍。
PyTorch和CUDA有啥关系
bobozai86的博客
02-26 245
可以将它们视为两个不同的软件，都需要单独安装，而它们的关系是：PyTorch 可以通过 CUDA 利用 GPU 加速计算。因此，如果你下载的PyTorch为CPU版本，进行深度学习就完全不需要下载CUDA；我太懒了就直接选的PyTorch的CPU版本然后做实验（虽然我的笔记本也并没有独立GPU）。它和PyTorch的关系是？非常简单，进入PyTorch的官网，选择自己需要的选项，复制下面的语句粘贴到命令行运行即可。进入官网，选择自己需要的选项，点击下载即可，然后安装下载好的.exe文件。
【踩坑】Pytorch与CUDA版本的关系及安装
m0_51371693的博客
12-17 1万+
Pytorch与CUDA版本的关系及安装
【百分百胜率PyTorch安装教程】安装指定pytorch, python, cuda版本的gpu版pytorch
LuckyDogQAQ的博客
03-28 782
安装指定版本的PyTorch
Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤
09-17
总之，要在PyTorch中使用不同版本的CUDA，你需要管理好系统的CUDA库和驱动，确保Python环境中安装的PyTorch版本与CUDA版本匹配，并在编译自定义CUDA扩展时指定正确的CUDA版本。通过理解和设置这些环境变量，你可以...
【Pytorch】pytorch和cuda版本对应及其安装命令
qq_43426078的博客
03-16 5527
一个小故事 《我有个朋友》，刚入门科研信心满满，热血澎湃。有了自己小小的想法，满怀激动开始要动手实现一下。点开pycharm/jupyter，写下第一行import torch，run，然后…报错了。 网上好多博文就不要乱看了，很多都是搬运的 时效性差不说，可能还解决不了问题 直接上官网看，链接放在下面了，非常全 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 这里贴一小段，其他版本的大家自行查阅官网 Linux and Windows # CUDA 1
PyTorch + CUDA 版本匹配安装
chenxy_bwave的专栏
05-21 9476
PyTorch与CUDA的版本匹配安装
pytorch算力与CUDA算力不匹配导致的CUDA ERROR
qq_34532413的博客
09-24 2693
pytorch算力与CUDA算力不匹配的问题
超坑！安装CUDA与pytorch版本匹配的问题
YuanYuan Code
04-20 7万+
慢悠悠地装了很久，觉得CUDA和pytorch官网标注的当前该pytorch所匹配的CUDA应该是完全一致的，所以一开始就安装 10.1.105版本的CUDA，pytorch为1.4（官方说适配CUDA版本为10.1嘛~）： 但是事实证明，不行。 最后还是降级安装pytorch，从1.4（对应CUDA10.1）到1.2版本的pytorch（对应CUDA10.0），还是不行，最后： 显卡驱动版本号...
pytorch版本和cuda版本不匹配问题
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
10-06 2374
发现cuda11.8支持pytorch2.0.0。
关于pytorch、TensorFlow、cuda版本匹配问题
岁寒良木的博客
12-29 2256
importError: Could not find 'cudart64_100.dll'
避坑看：最全Pytorch安装、CUDA安装
qq_44113911的博客
04-08 5660
如何正确安装Pytorch和使用conda管理不同版本
cuda，显卡，pytorch三者配置相关知识--学习笔记
oneself的博客
10-20 6199
cuda，显卡，pytorch三者配置相关知识--学习笔记
ubuntu20.04 安装pytorch 1.10版本 安装cuda11.4版本
03-01
<think>好的，我现在需要帮助用户在Ubuntu 20.04上安装PyTorch 1.10和CUDA 11.4。首先，用户可能是在进行深度学习项目，需要特定版本的PyTorch和CUDA，可能是因为他们的代码或依赖库需要这个版本。我需要先确认安装步骤的正确性，以及可能遇到的常见问题。 首先，用户提到的CUDA 11.4，需要对应的NVIDIA驱动版本。根据之前的对话，驱动版本至少需要470以上。所以用户需要先检查驱动是否符合要求。如果驱动不够，可能需要升级。 接下来，安装CUDA 11.4。CUDA Toolkit的安装通常有两种方式：通过NVIDIA官网下载runfile，或者使用apt仓库。用户可能对这两种方法不太熟悉，需要详细说明步骤。另外，安装完成后需要设置环境变量，比如PATH和LD_LIBRARY_PATH，这一步容易被忽略，导致安装后无法找到CUDA。 然后是安装PyTorch 1.10。用户需要知道正确的pip或conda命令，因为直接使用pip install torch==1.10可能会安装错误版本，必须指定cu113或cu102等CUDA版本。根据PyTorch旧版本文档，1.10版本对应的CUDA 11.3可能是兼容的，但用户需要的是CUDA 11.4。这时候需要确认PyTorch 1.10是否有支持CUDA 11.4的预编译版本，或者是否需要从源码编译。如果官方没有提供，可能需要调整用户的期望，或者建议使用兼容的CUDA版本。 另外，用户可能会遇到的问题包括驱动不兼容、CUDA安装失败、环境变量未正确设置、PyTorch无法检测到GPU等。需要提前考虑这些情况，并在指南中加入验证步骤和故障排除方法。 可能还需要提醒用户，虽然CUDA 11.4是目标，但PyTorch官方预编译版本可能针对特定CUDA版本构建，比如cu113对应CUDA 11.3。这时候需要检查PyTorch 1.10的可用版本，可能需要用户安装CUDA 11.3，或者使用不同版本的PyTorch。如果存在版本不匹配，可能需要调整安装步骤，或者用户接受使用相近的CUDA版本。 总结步骤应该是：检查驱动→安装CUDA 11.4→配置环境变量→安装PyTorch 1.10→验证安装。如果步骤中有版本冲突，需要给出替代方案，比如安装PyTorch 1.10支持的其他CUDA版本，或者调整CUDA版本。 现在需要确认PyTorch 1.10的官方发布情况。查阅PyTorch旧版本页面，发现PyTorch 1.10.0支持CUDA 11.1和11.3，但没有官方提到11.4。因此，用户可能需要安装CUDA 11.3，或者使用conda安装可能会自动处理依赖，或者需要从源码编译PyTorch以支持CUDA 11.4。但编译源码对用户来说可能较复杂，所以可能建议用户使用CUDA 11.3，或者寻找是否有社区提供的二进制包。 所以，可能需要调整用户的请求，建议安装CUDA 11.3，并安装对应的PyTorch 1.10.0+cu113。或者如果用户必须使用CUDA 11.4，可能需要从源码编译PyTorch，但这样步骤更多，容易出错。 综上，正确的步骤可能是指导用户安装CUDA 11.3，并安装PyTorch 1.10.0+cu113，同时说明版本差异，并确保驱动兼容。或者在用户坚持使用CUDA 11.4的情况下，提供从源码编译PyTorch的方法，但需警告可能的问题。</think>--- ### **在Ubuntu 20.04上安装PyTorch 1.10 + CUDA 11.4 的完整指南** --- ### **1. 版本兼容性说明** - **PyTorch 1.10 官方预编译版本仅支持 CUDA 11.1 和 11.3**，无直接兼容 CUDA 11.4 的官方预编译包。 - 若需使用 **CUDA 11.4**，需通过源码编译 PyTorch（复杂，不推荐新手）。 - **推荐妥协方案**： - 安装 **CUDA 11.3**（兼容 PyTorch 1.10 官方预编译包） - 或 安装 **PyTorch 1.12**（官方支持 CUDA 11.6） --- ### **2. 推荐方案：安装 CUDA 11.3 + PyTorch 1.10** #### **步骤 1：检查并安装 NVIDIA 驱动** ```bash # 查看当前驱动版本（需 >= 470.xx） nvidia-smi # 若驱动版本不足，安装推荐驱动（Ubuntu 20.04） sudo ubuntu-drivers autoinstall sudo reboot ``` #### **步骤 2：安装 CUDA 11.3 Toolkit** ```bash # 下载 CUDA 11.3.1 安装包（兼容PyTorch 1.10） wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run # 安装CUDA（选择不安装驱动！） sudo sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run ``` - 安装时取消勾选 `Driver`，保留其他选项。 #### **步骤 3：配置环境变量** ```bash # 编辑 ~/.bashrc echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 验证CUDA安装 nvcc --version # 应显示 11.3 ``` #### **步骤 4：安装 PyTorch 1.10 (CUDA 11.3)** ```bash # 使用官方预编译包（对应CUDA 11.3） pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html ``` --- ### **3. 强制方案：源码编译 PyTorch 1.10 + CUDA 11.4（仅限高级用户）** #### **步骤 1：安装依赖** ```bash sudo apt install ninja-build git cmake g++ ``` #### **步骤 2：克隆 PyTorch 源码** ```bash git clone --branch v1.10.0 --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch ``` #### **步骤 3：配置编译选项** ```bash export USE_CUDA=1 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4 # 假设CUDA 11.4已安装 export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.0" # 根据GPU架构调整（如RTX 30系列需8.0+） ``` #### **步骤 4：编译安装** ```bash python setup.py install # 耗时约1-2小时 ``` --- ### **4. 验证安装** ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出 1.10.0 print(torch.cuda.is_available()) # 应输出 True print(torch.version.cuda) # 应输出 11.3 或 11.4 ``` --- ### **5. 常见问题解决** #### **Q1：PyTorch无法识别CUDA 11.4** - 原因：PyTorch 1.10 官方未预编译支持 CUDA 11.4 - 方案：改用 CUDA 11.3 或升级到 PyTorch 1.12+ #### **Q2：编译时报错`nvcc not found`** - 修复：确保 `CUDA_HOME` 路径正确，且已安装 CUDA Toolkit ```bash export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4 ``` #### **Q3：GPU算力不兼容（如`Unsupported gpu architecture`）** - 修复：设置 `TORCH_CUDA_ARCH_LIST` 包含GPU算力版本 ```bash # 查看GPU算力（如NVIDIA A100为8.0） nvidia-smi --query-gpu=compute_cap --format=csv ``` --- ### **版本兼容性参考表** | 组件 | 推荐版本 | 最低要求 | |----------------|------------------|-------------------| | NVIDIA驱动 | 470.82.01+ | 450.80.02+ | | CUDA Toolkit | 11.3（官方兼容） | 11.1（最低支持） | | PyTorch | 1.10.0+cu113 | 1.10.0 | 建议优先选择 **PyTorch 1.10 + CUDA 11.3** 组合，稳定性最佳。若需强制使用 CUDA 11.4，建议升级到更高版本的 PyTorch（如 1.12+）。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值