torch2.0.0对应的cuda版本
时间: 2024-05-26 11:13:10 浏览: 31
Torch 2.0.0 支持的 CUDA 版本取决于您的操作系统和安装的 CUDA 工具包版本。以下是 Torch 2.0.0 支持的 CUDA 版本列表:
- Linux:CUDA 10.2、CUDA 10.1、CUDA 10.0、CUDA 9.2、CUDA 9.1、CUDA 9.0、CUDA 8.0
- macOS:CUDA 10.2、CUDA 10.1、CUDA 10.0、CUDA 9.2、CUDA 9.1、CUDA 9.0、CUDA 8.0
- Windows:CUDA 10.2、CUDA 10.1、CUDA 10.0、CUDA 9.2、CUDA 9.1、CUDA 9.0、CUDA 8.0
请注意,您需要在安装 Torch 之前安装适用于您的操作系统和CUDA版本的 CUDA 工具包。另外,您需要确保您的 GPU 支持所选的 CUDA 版本。
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Python3.7.7和Torch1.7.1对应的是CUDA 10.2,因此可以安装以下版本的TensorFlow:
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在安装时,可以使用以下命令安装TensorFlow:
```
pip install tensorflow==2.3.0
```
或者
```
pip install tensorflow-gpu==2.3.0
```
其中`tensorflow`是CPU版本,`tensorflow-gpu`是GPU版本,根据实际需求选择即可。
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要在Anaconda中安装PyTorch 2.0和CUDA 11.6版本对应的CUDA和cuDNN,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经安装了Anaconda,可以到Anaconda官网(https://www.anaconda.com/products/individual)下载并安装。
2. 打开命令行或Anaconda Prompt,创建一个新的虚拟环境,可以用以下命令:
```
conda create --name pt2.0-cuda11.6 python=3.7
```
其中,pt2.0-cuda11.6是环境名称,python=3.7表示使用Python 3.7版本。
3. 激活虚拟环境,可以用以下命令:
```
conda activate pt2.0-cuda11.6
```
4. 安装PyTorch 2.0版本,可以用以下命令:
```
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.8.1 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.1 -c pytorch
```
其中,cudatoolkit=11.1表示使用CUDA Toolkit 11.1版本。
5. 安装CUDA和cuDNN,可以用以下命令:
```
conda install cudatoolkit=11.1 cudnn==8.2.2 -c nvidia
```
其中,cudatoolkit=11.1表示使用CUDA Toolkit 11.1版本,cudnn==8.2.2表示使用cuDNN 8.2.2版本。
6. 安装完毕后,可以通过以下命令检查安装情况:
```
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda)"
```
如果输出为2.0.0和11.1,则说明安装成功。
注意:安装过程中可能会遇到一些依赖关系的问题,可以根据提示进行处理。另外,需要使用支持CUDA的GPU才能运行CUDA版本的PyTorch。