python、torch、torchvision、CUDA、cudnn、GPU、各驱动版本对应问题记录

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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
在这里插入图片描述

CUDA ToolKit 和驱动版本

在这里插入图片描述

cudnn和CUDA的对应关系

[Nvidia]https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuda ToolKit 和pytorch版本

在这里插入图片描述

GPU与CUDA版本

首先查GPU的算力算力查询官网

然后查对应的CUDA版本wiki

总结
torch这些版本都可以更换，但是GPU没办法换，所以建议从GPU开始倒查版本对应关系，然后逐个配置。

  • 查询gpu型号
  • 安装对应版本驱动
  • 查询gpu算力
  • 查找对应的CUDA版本
  • 安装对应的CUDAtoolKit
  • 安装合适版本的python
  • 安装版本匹配的torch
  • 安装torchvision等

建议
各个版本不要太新

posted @ 2022-03-09 15:46  Keep_Silent  阅读(92)  评论(0)  编辑  收藏  举报