python、pytorch、cuda、cuDNN环境配置

原创 已于 2024-06-26 15:11:52 修改 · 1.8k 阅读 · 21 ·
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#python #pytorch #开发语言

于 2023-11-22 11:27:03 首次发布

tips：
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

1.查对应版本

（1）查版本
TensorFlow、PyTorch各版本对应的CUDA、cuDNN关系_C_GH的博客-优快云博客
torch版本最高到1.8.0
Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）及安装方法_cuda12.2对应的pytorch_William.csj的博客-优快云博客
最新，torch版本到1.10.1
PyTorch和CUDA版本对应关系 - 墨莲玦 - 博客园 (cnblogs.com)

01 Pytorch和CUDA对应的版本及Pytorch和Python对应的版本及Python与Anaconda的对应关系_python和cuda版本-优快云博客
pytorch与python对应版本

（2）最好用，可以不用自己查cuda对应的cudnn，pip安装和conda安装都会自动安装匹配合适的cudnn版本

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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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【环境搭建】Python、PyTorch与cuda的版本对应表
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Torch版本可选的CUDA版本支持的Python版本
踏入深度学习的殿堂！Python，PyTorch、torchvision与CUDA版本精准匹配，开启你的深度学习之旅！
BQ Blog
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目录一、理清Python与PyTorch,torchvison版本关系二、选择CUDA版本并安装PyTorch1.检查cuda版本2.创建新的conda虚拟环境3.查找PyTorch及对应cuda版本，进行安装三、验证安装1.pytorch安装成功示例2.检查cuda运行情况安装前要明确以下几点：以上，在选择 Python、PyTorch 和 torchvision 的版本时，最好查看官方文档或发布说明，以确保它们之间的兼容性，并选择适合项目需求的版本组合。下面给出Python、PyTorch 和 torc
pytorch与cuda版本对应关系汇总
u011489887的专栏
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pytorch与cuda版本关系 |cuda版本| 支持pytorch版本 | |–|–| | cuda10.2 | 1.5 ~ 1.12 |
蓝易云 - Pytorch和CUDA版本对应关系
高性价比服务器就选：蓝易云
11-07 4285
请注意，上述版本对应关系只是示例，并非详尽无遗。实际上，PyTorch的每个版本通常会支持多个CUDA版本，而具体支持的CUDA版本也可能因操作系统、硬件配置等因素而有所不同。因此，在使用PyTorch时，建议参考PyTorch官方文档或社区支持的信息，以获取最准确和最新的PyTorch与CUDA版本对应关系。PyTorch是一个开源的机器学习框架，它广泛用于深度学习任务。PyTorch可以利用NVIDIA的CUDA技术加速计算，从而提高深度学习模型的训练和推理性能。
【项目实训#01】Windows PyCharm (venv虚拟环境) Python PyTorch CUDA cuDNN 安装及环境配置（详细）学习分享
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elon_z的博客
03-22 2143
作者之所以使用PyCharm作为IDE、使用.venv作为虚拟环境配置，更多地是因为其对于用户的友好性，很大程度上避免了新手小白对于终端的使用及各种报错的处理。作者在过去的探索过程中也踩过很多很多坑（参考的教程可能都已经数不清了），最终按照自己的理解选择了最适合作者自己的环境配置方式。至此，踏入Python与人工智能、深度学习的第一步已经完成，无论是计算机视觉还是自然语言处理，无论是后续项目实训中可能用到的知识图谱还是大模型微调，这都将是重要的一小步。
Windows10+3060 “ Pytorch CUDA CuDNN “GPU环境配置
qq_44144025的博客
12-09 2001
（1）NVIDIA显卡驱动程序下载 NVIDIA - 驱动下载 （2）CUDA下载 1.CUDA == 10.2 CUDA Toolkit 10.2 Download | NVIDIA Developer 2.验证CUDA安装是否成功 首先重启电脑 然后在命令行输入`nvcc -V` ，显示如下为成功 （3）CuDNN下载 1. 首先要在官网注册一个账号，如果出现“验证程序加载失败”问题，解决方法如下： 英伟达账户一直登陆不进去解决办法_du20......
【深度学习基础】PyCharm anaconda PYTorch python CUDA cuDNN 环境配置
weixin_41838721的博客
11-15 1135
粘贴过去，后在对应的extras\demo_suite 中使用cmd打开终端，输入：.\deviceQuery.exe，出PASS。将这段命令复制下来，打开Anaconda Prompt，激活需要配置的虚拟环境，然后粘贴运行这段代码即可进行安装。要注意，我们现在已经确定了CUDA和Pytorch的版本，但是与此同时，还需要确定安装的python版本。找和CUDA版本匹配的版本，下载解压后，以下三个文件复制到CUDA安装目录。看python版本，需要版本的python，去anaconda中新建一个。
pytorch、cudnn、cuda安装教程
xuxuxux123的博客
08-04 656
cudnn是用来激活cuda的，必须安装。
Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）及安装方法
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Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）及安装方法
Pytorch 各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本
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pytorch 不同版本对应的cuda torch、torchvision、cuda 、python对应版本匹配，参照官网https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
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NVIDIA CUDA Toolkit （CUDA）为创建高性能 GPU 加速应用程序提供了一个开发环境。借助 CUDA 工具包，您可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++ 编译器以及用于部署应用程序的运行时库。重新新建环境，安装cuda11版本的包和对应的pytorch。说明cuda、cudnn版本是对应的，没有问题。六个cuda版本，目前在用的是。
[环境配置][原创]pytorch torchvision tensorflow cuda python对应表
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pytorch版本 torchvision版本 cuda版本 python版本 备注 0.4.0 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.1 [3.5,3.7] 0.4.1 0.2.2 Cuda8.0/9.0/9.2 ...
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Pycharm搭建CUDA，Pytorch教程（匹配版本，安装，搭建全保姆教程）
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最近训练模型跑代码需要用到nvidia的cuda架构加速，结果网上几乎找不到什么能直接解决问题的教程，最后东拼西凑了几个小时才搭建完成，所以想整理出这篇集百家之精华的教程，防止自己以后太久不用忘记了。
版本匹配指南：PyTorch版本、CUDA 版本和MMCV版本的对应关系
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-05 7707
📚版本匹配不再愁！🔍一文解锁PyTorch、CUDA与MMCV的最佳拍档🎉 🚀深度学习领域，版本匹配是关键！本指南为你揭秘PyTorch、CUDA与MMCV的对应关系，让你轻松选择最佳拍档！🌟 🔍我们深入探讨版本匹配的重要性，并提供版本对应关系表，助你快速定位合适版本。📋 🔧同时，分享如何选择合适的MMCV版本，避免实践中的版本匹配问题。🚀 💡总结与展望，期待与你共同进步，掌握版本匹配的艺术！🤝 #PyTorch版本匹配 #CUDA版本匹配 #MMCV版本选择 #深度学习最佳
Pytorch环境配置——cuda、、cudnn、torch、torchvision对应版本安装方法
qq_65055996的博客
04-21 649
在安装显卡驱动的前提下（​​显卡驱动安装方法​​），输入：nvidia-smi,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。一、查询可支持的最高cuda版本。查看cuda版本，安装相应版本。
pytorch与cuda对应版本
lwx666sl的博客
04-16 496
深度学习—Python、Cuda、Cudnn、Torch环境配置搭建
小白菜快努力
03-14 1万+
近期由于毕设需要需要使用Yolo，于是经过两天捣腾，加上看了优快云上各位大佬的经验帖后，成功搭建好了Python+Cuda+Cudnn+Torch环境，并能成功使用。进而记录下来，，分享给各位。
pytorch cuda cudnn
02-23
### 如何在 PyTorch 中配置和使用 CUDA 和 CuDNN 进行 GPU 加速 为了使 PyTorch 能够利用 GPU 提供的加速功能，需要确保已经正确安装并配置了 CUDA 和 cuDNN。这不仅涉及软件包本身的安装，还需要验证硬件环境的支持情况。 #### 验证硬件兼容性和系统准备 确认计算机配备有 NVIDIA 显卡，并且该显卡支持 CUDA 计算能力[^3]。通过命令 `lspci | grep -i nvidia` 可以查看是否有可用的 NVIDIA 设备连接到系统中。此外，还需检查操作系统内核版本以及 GCC 编译器的存在与否，这些都影响着后续 CUDA 的正常工作。 #### 安装 CUDA 和 cuDNN 根据官方文档指导完成 CUDA 平台及其配套库 cuDNN 的部署过程[^2]。注意选择合适的版本组合来匹配所使用的 PyTorch 版本；通常可以在 PyTorch 文档或官方网站找到推荐搭配表单。 #### 设置 PyTorch 使用 CUDA 和 cuDNN 一旦上述准备工作就绪，则可以通过如下方式让 PyTorch 开始利用 GPU： 1. **导入必要的模块** Python脚本开头处加入以下语句加载所需的功能组件： ```python import torch from torchvision import models, transforms ``` 2. **检测是否存在可用的GPU设备** 利用内置函数判断当前环境中是否具备可被识别出来的NVIDIA图形处理器单元。 ```python device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" print(f"Using {device} device") ``` 3. **创建模型实例并将其实例迁移到指定设备上运行** 对于任何想要转移到GPU上的张量对象或是神经网络结构体来说，在初始化之后立即执行`.to(device)`方法即可实现迁移操作。 ```python model = models.resnet50(pretrained=True).to(device) ``` 4. **处理输入数据流同样需转移至目标计算资源位置** 当前批次的数据样本应当遵循相同的原则——先转换成适合传递给模型的形式（比如Tensor），再调用相应的.to()接口指明目的地为先前选定好的device变量值。 ```python input_tensor = transform(image).unsqueeze(0).to(device) output = model(input_tensor) ``` 以上步骤完成后，即成功实现了基于PyTorch框架下的CUDA及cuDNN驱动程序集成应用方案的设计与实施[^1]。
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