Pytorch版本、CUDA版本与显卡驱动版本的对应关系

Pytorch版本、CUDA版本与显卡驱动版本的对应关系参考链接:INSTALLINGPREVIOUSVERSIONSOFPYTORCH解决PyTorch与CUDA版本不匹配1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。2.CUDA及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充)注:虽然有的卡CUDA版本可更新至新版本,且PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用,有可能是由于卡太旧的原因。3.安装指导(1)指定安装PyTor

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

参考链接:INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH
解决PyTorch与CUDA版本不匹配

1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本

在这里插入图片描述
注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA和CUDAToolkit的最高版本。

2.CUDA及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充)

在这里插入图片描述
注:虽然有的卡CUDA版本可更新至新版本,且PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用,有可能是由于卡太旧的原因。

3.安装指导

(1)指定安装PyTorch版本
当已知CUDA版本时,可根据表2直接查询到对应版本PyTorch,运行conda install pytorch=X.X.X -c pytorch即可安装指定版本PyTorch。此命令由conda决定与PyTorch对应的CUDAToolkit。但不能保证PyTorch可正常使用,CUDAToolkit版本不适配显卡驱动,即可能导致CUDAToolkit版本高于CUDA驱动。
(2)指定CUDAToolkit版本
首先运行nvidia-smi查询CUDA驱动版本,再根据1查询到对应CUDAToolkit版本,再运行conda install pytorch cudatoolkit=X.X -c pytorch即可安装指定CUDAToolkit版本的PyTorch。
(3)同时指定PyTorch和CUDAToolkit版本
如果你十分确定CUDA版本以及对应PyTorch和CUDAToolkit对应版本可运行conda install pytorch=X.X.X cudatoolkit=X.X -c pytorch

安装完成后可使用python查看

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
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