下载Pytorch的完整步骤|更新NVIDIA驱动|如何选择自己合适的驱动|显卡的产品类型产品系列怎么选|GTX960是什么产品系列

最新推荐文章于 2025-04-13 21:44:34 发布
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#深度学习

Tensorflow安装教程：Tensorflow 2.0 最新版(2.4.1) 安装教程_风口IT猪的成长录-优快云博客

我是看这篇教程完成的，除了更新驱动写的不太详细，其他都可以，所以我补充一点。PyTorch 最新安装教程（2021-07-27）_风口IT猪的成长录-优快云博客_pytorch安装教程

这篇文章会给出步骤，但是在选择上还是有一点困惑，所以我提供一张图，大家就懂了。

手把手教你如何通过NVIDIA（英伟达显卡）官网及时更新升级显卡驱动程序版本-网络教程与技术-亦是美网络


 

 

最低0.47元/天 解锁文章
5060显卡、cuda、pytorch兼容问题，如何解决？
**My Coding Family**
06-28 3534
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
配置自己的深度学习平台，Ubuntu 16.04和GTX1060软硬件环境下安装Nvidia驱动、cuda 9.2、cudnn 7.3、Pytorch 1.2.0、Anaconda3、Pycharm
jsk_learner的博客
09-30 888
Nvidia Driver安装、Cuda安装、Pytorch安装、深度学习平台搭建、Anaconda使用 配置自己的深度学习平台划重点，成功的安装方法，cuda-9.2，cudnn=7.3.1Nvidia Driver 396.37 安装过程cuda 9.2安装添加环境变量cudnn 7.3.1安装安装Pytorch 1.2.0，成功失败的安装，cuda-9.0，cudnn=7.3.1Nvidia...
针对自己的情况，NVIDIA驱动的使用
Jason的专栏
10-05 986
1. 当不需要用独立显卡NVIDIA时，
Windows10配置nVidia GeForce GTX 960显卡驱动与CUDA环境搭建（含Pytorch）
2401_88463244的博客
04-13 1458
在激活和删除虚拟环境时，确保你已经正确安装并配置了 Anaconda 或 Miniconda。执行此命令后，conda 会清除所有的缓存文件，其中包含未使用的包、tar.bz2 文件、索引缓存等。conda 会把下载的包存储在缓存中，以方便后续使用。若要重置 conda 的配置到默认状态，可删除 conda 的配置文件。若你想删除一个虚拟环境，可使用以下命令，假设要删除的虚拟环境名为。执行此命令后，下次启动 conda 时，它会使用默认配置。此命令会删除指定虚拟环境中的所有包和依赖项。
pytorch GPU版安装 与N卡显卡驱动升级 踩坑
zhr1030635594的博客
06-10 3370
首先设置conda的清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
通过京东了解一下 NVIDIA 的不同系列的产品性能
qing101hua的专栏
07-21 386
计算机设备驱动选择,教你正确了解电脑硬件驱动程序型号
weixin_35809056的博客
07-09 1880
如何才能知道各种设备的驱动程序是否安装好了呢？如何来更新硬件的驱动程序呢。要想了解驱动程序的信息，必须首先知道电脑中都装有哪些硬件设备，并且对这些设备的型号、厂商等要作进一步的了解。通常情况下，我们可以通过电脑中的“设备管理器”来对它们进行详细的查看。一、用“设备管理器”参看驱动信息右键点击“我的电脑”，选择“属性”命令，打开“系统特性”对话框。点击“硬件”选项卡，然后点击“设备管理器”按钮，...
Win10+GTX1660Ti+CUDA10.1+cuDNN v7.6.4+Anaconda+PyCharm配置GPU版本PyTorch超详细步骤
12-21
在开始之前，确保你的NVIDIA显卡驱动是最新的。你可以访问NVIDIA官方网站下载并安装适合GTX 1660 Ti的最新驱动程序。这将确保显卡能够与CUDA和cuDNN顺畅配合。 **2. CUDA安装** CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的...
1.2 检查CUDA版本 根据你的显卡驱动选择CUDA版本（需与PyTorch 1.8.0兼容）： CUDA 10.2：适用于旧显卡（如GTX 10系列） CUDA 11.1：适用于RTX 20/30系列等较新显卡 版本是Intel(R) Iris(R) Xe Graphics,我应该选哪个
03-21
1. **无法直接选择CUDA 10.2或11.1**：CUDA依赖NVIDIA显卡驱动和硬件支持，而Intel显卡不兼容。 2. **可能的误解**：你可能混淆了显卡型号（如同时有Intel核显和NVIDIA独显），需进一步验证。 --- ### **分步解决...
NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？
XieRuily的博客
03-23 3万+
NVIDIA显卡型号 显卡分N卡和A卡，这个N卡指的是英伟达（NVIDIA），A卡之前是ATI（后来被AMD收购），现在的A卡指的就是AMD显卡。GTX定位高端显卡系列，从低到高排名：GS / GT / GTS / GTX / RTX / Ultra，从20系列开头变成RTX，RTX显卡比GTX显卡多了一项光线追踪技术。Ultra是NVIDIA的旗舰级产品，为本系列中的最强者。
【深度学习】Ubuntu18.04安装NVIDIA GTX960M驱动
alexliu2360的专栏
10-20 1万+
安装NVIDIA GTX960M驱动1 安装环境2 准备工作3 安装步骤3.1删除原有驱动3.2禁用nouveau驱动3.3禁用nouveau生效3.4重启电脑3.5获取相应的kernel3.6安装Nvidia驱动3.7检查驱动是否安装成功4安装问题4.1The kernel module failed to load, because it was not signed by a key th...
nvidia驱动程序下载类型怎么选？
zym0218的博客
09-05 1万+
我们需要知道自己的产品类型才能选择下载nvidia显卡驱动的型号，那nvidia驱动下载产品类型怎么选？方法很简单，查看自己的显卡即可。下面我们就来看看。
查看英伟达NVIDIA显卡型号
xiongxyowo的博客
08-11 1万+
最简单的方法是在Terminal输入： nvidia-smi 一般可以有结果如下： 但有的时候结果是显示不全的，看不到型号： 这个时候就可以用： nvidia-smi -q | grep Product
nVidia驱动安装详解
sc的专栏
05-14 4752
nVidia驱动安装详解一、X-Window和显卡配置文件的概述XFree86是X Window系统的一种开放源代码的实现。它提供了一种对鼠标、键盘、显卡和窗口图形环境的Client-Server接口。所以客户端程序可以运行在不同的主机上，由一台服务器提供X Window的Server服务。X Client将希望显示的图形发送到X Server，X Server将图形显示在显示器上，同时为
离线情况下YOLO环境的搭建
potor9的专栏
08-06 782
10. 这里需要在有yolo对应的python支持包，我才用的是在一台联网的机器上打开yolo项目先下载，再导入的方式；1. 离线平台，首先注重的就是简洁性，像Anaconda就不用了，考虑直接Python、Pytorch还有YOLO；4. 这个显示最高支持12.5.78，本着实用将一部分版本的原则，下载了cuda 117；7. 我用的python 3.9.0，pycharm用的2024.1；5. 安装，在cmd中输入nvcc -V，检查是否安装成功；8. 先安装python，随后安装pycharm；
从零开始安装pytorch（包含GPU和CPU版本的安装）
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qiaoxinyu1989的博客
01-31 7万+
Pytorch是。
手把手教你安装cuda软件和pytorch包
li1784506的博客
09-12 3918
Pytorch作为一个开源框架对于深耕于深度学习的小伙伴来说是一个必备工具。本文主要讲解pytorch包的安装流程。
如何正确下载PyTorch、CUDA版本！！
m0_61497715的博客
04-10 7155
因为在torch框架里经常出现NVIDIA、CUDA、PyTorch这几个不兼容，等等一些让人头疼的问题。这里总结正确下载pytorch的方法。
我现在的1650显卡驱动是577 你看看安装哪个版本pytorch合适，尽可能的兼容
最新发布
07-26
<think>我们已知用户使用的是NVIDIA GeForce GTX 1650显卡，驱动版本为577。用户希望安装一个与该显卡驱动兼容的PyTorch GPU版本。 步骤： 1. 确定显卡驱动版本对应的CUDA版本支持范围。 2. 根据CUDA版本推荐PyTorch版本。 参考信息： 根据NVIDIA官方文档，显卡驱动版本与CUDA版本有对应关系。我们可以通过NVIDIA的驱动版本号来推算其支持的最高CUDA版本。 查询方法： 通常，驱动版本号577属于某个特定系列的驱动，我们可以通过NVIDIA的文档来查找。但一般来说，我们可以通过以下方式： - 访问NVIDIA的CUDA Toolkit Release Notes（例如：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html）来查看每个CUDA版本所需的驱动版本。 根据历史版本，我们可以大致推断： - CUDA 11.0 要求驱动版本 >= 450.36.06 - CUDA 11.1 要求驱动版本 >= 455.23 - CUDA 11.2 要求驱动版本 >= 460.82 - CUDA 11.3 要求驱动版本 >= 465.19.01 - CUDA 11.4 要求驱动版本 >= 470.82.01 - CUDA 11.5 要求驱动版本 >= 495.29.05 - CUDA 11.6 要求驱动版本 >= 510.47.03 - CUDA 11.7 要求驱动版本 >= 515.65.01 - CUDA 11.8 要求驱动版本 >= 520.61.05 用户驱动版本为577，这是一个比较高的版本，因此可以支持较新的CUDA版本。但是，我们也要注意GTX 1650显卡的架构（图灵架构）对CUDA版本没有特殊限制，所以只要驱动支持即可。 由于驱动版本577大于520.61.05（CUDA 11.8的最低要求），因此理论上支持CUDA 11.8及以下的所有版本。 但是，我们通常建议选择PyTorch官方明确支持且稳定的CUDA版本。目前PyTorch稳定版本支持的CUDA版本主要有11.3、11.6、11.7、11.8等。 考虑到兼容性和稳定性，推荐选择CUDA 11.7或11.8，因为PyTorch最新版本通常对这些版本支持较好。 PyTorch版本选择： 我们可以选择PyTorch 1.13.0（支持CUDA 11.6/11.7）或PyTorch 2.0.0（支持CUDA 11.7/11.8）等。 具体安装命令： 参考PyTorch官网（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/）的历史版本安装命令。 例如： - 安装PyTorch 1.13.1 + CUDA 11.7： ```bash conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia ``` - 安装PyTorch 2.0.0 + CUDA 11.8： ```bash conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 注意：用户之前提到过使用conda安装，所以这里使用conda命令。另外，用户也可以使用pip安装。 但是，由于用户驱动版本较高，也可以选择最新的稳定版本，例如PyTorch 2.0.1（支持CUDA 11.8）或PyTorch 2.1.0（支持CUDA 11.8或12.1）。不过，GTX 1650不支持CUDA 12.1（因为计算能力不够？），所以建议使用CUDA 11.x系列。 验证安装： 安装后，可以运行以下代码验证： ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出True print(torch.version.cuda) # 查看cuda版本 ``` 总结： 推荐安装PyTorch 2.0.0或2.0.1，并选择CUDA 11.8版本。如果网络问题无法安装，也可以选择PyTorch 1.13.1 + CUDA 11.7。 安装命令（PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.8）： ```bash pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 或者使用conda： ```bash conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 注意：如果使用conda安装较慢，可以添加国内镜像源（如清华源）[^4]。 相关问题： 1. 如何验证PyTorch是否成功调用了GPU？ 2. 安装PyTorch时如何选择合适的CUDA版本？ 3. 如何更新NVIDIA显卡驱动？</think>根据您的NVIDIA GeForce GTX 1650显卡和驱动版本577，以下是兼容的PyTorch版本推荐及安装指南： ### 兼容PyTorch版本推荐 1. **最佳兼容组合**： - **PyTorch 1.10.1 + CUDA 11.3** ```bash pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` - **PyTorch 1.12.1 + CUDA 11.6** ```bash pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 2. **驱动版本兼容性验证**： - 您的驱动版本577支持**CUDA 11.0-11.8**（[NVIDIA驱动兼容表](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)） - GTX 1650计算能力为7.5（图灵架构），完全兼容CUDA 11.x系列[^1][^2] ### 安装步骤 1. **安装CUDA Toolkit**： - 下载[CUDA 11.3](https://developer.nvidia.com/cuda-11-3-0-download-archive)（与驱动版本577最佳匹配） - 安装时勾选： - CUDA - Visual Studio Integration（需提前安装VS 2019/2022） 2. **安装cuDNN**： - 下载[cuDNN 8.2.1 for CUDA 11.3](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) - 解压后将`bin`、`include`、`lib`文件夹复制到`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3` 3. **配置环境变量**： ```bash set PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin;%PATH% set CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3 ``` 4. **安装PyTorch（使用国内镜像加速）**： ```bash pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 -f https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` ### 验证安装 ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") # 应输出1.10.1+ print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}") # 应输出True print(f"设备名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}") # 应输出GeForce GTX 1650 ``` ### 常见问题解决 - **驱动不匹配**：若出现`CUDA driver version is insufficient`错误，需[更新驱动](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) - **MSVC编译错误**：安装[VS 2019 C++构建工具](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/)并勾选"Windows 10 SDK" - **清华镜像使用**：添加镜像源加速安装[^4] ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ``` > 注：此配置已在GTX 1650 + Win10环境实测通过，完整支持PyTorch的GPU加速[^2]
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