pytorch cuda 9.0
时间: 2023-05-04 21:05:10 浏览: 96
PyTorch是一个由Facebook开发的机器学习框架,支持动态图和静态图两种计算图模式,广泛应用于深度学习领域。CUDA是Nvidia公司推出的并行计算平台和编程模型,可用于在GPU上加速机器学习算法的运算。
PyTorch支持CUDA加速,用户可以利用CUDA的并行计算能力提高算法的训练和推断速度。当前,PyTorch最新的稳定版本PyTorch1.7.0推荐使用CUDA11.0进行加速。而CUDA9.0是一种较旧的CUDA版本,相比较较新的版本会有性能上的差异,但是对于一些老的GPU设备来说,CUDA9.0可能是其支持的最新CUDA版本。
因此,在选择PyTorch的CUDA版本时,首先需要考虑所使用的GPU设备是否支持该版本的CUDA,其次还需考虑与其他软件及驱动的兼容性。如果您的GPU设备支持CUDA9.0,并且您的系统环境和其他软件需要使用此版本,那么您可以选择使用PyTorch的CUDA9.0版本进行加速。
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Cuda9.0 安装pytorch
Cuda9.0是一种用于GPU加速计算的平台,而PyTorch是一个基于Python的科学计算库,它提供了丰富的工具和接口来构建和训练深度学习模型。下面是安装Cuda9.0和PyTorch的步骤:
1. 首先,确保你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡驱动程序,并且支持Cuda9.0。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装适合你显卡的驱动程序。
2. 接下来,下载并安装Cuda9.0。你可以在NVIDIA官方网站上找到Cuda9.0的安装包,并按照官方文档的指导进行安装。
3. 安装完成后,你需要设置环境变量。将Cuda的安装路径添加到系统的PATH环境变量中,以便系统能够找到Cuda的相关文件。
4. 然后,你可以使用pip命令来安装PyTorch。打开命令行终端,并执行以下命令:
```
pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu90/stable.html
```
这个命令会安装PyTorch 1.4.0版本和对应的torchvision库。注意,这里我们指定了使用Cuda9.0版本的PyTorch。
5. 安装完成后,你可以在Python中导入torch库,并开始使用PyTorch进行深度学习模型的构建和训练了。
希望以上步骤对你有帮助!
CUDA9.0安装pytorch
安装 PyTorch 需要先安装 CUDA,以下是在 Windows 系统下安装 CUDA9.0 和 PyTorch 的步骤:
1. 下载安装 CUDA9.0:访问 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载适合自己系统的 CUDA9.0 版本,并按照安装提示进行安装。
2. 安装 cuDNN:访问 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载对应版本的 cuDNN,并将其解压到 CUDA9.0 安装路径下的相应目录。例如,如果你在安装 CUDA9.0 时选择的安装路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0,那么将 cuDNN 解压到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 目录下。
3. 安装 Anaconda:访问 https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合自己系统的 Anaconda,并按照安装提示进行安装。
4. 创建虚拟环境:打开 Anaconda Prompt,输入以下命令创建一个名为 pytorch 的虚拟环境(也可以自定义名称):
```
conda create --name pytorch python=3.7
```
5. 激活虚拟环境:输入以下命令激活 pytorch 虚拟环境:
```
conda activate pytorch
```
6. 安装 PyTorch:输入以下命令安装 PyTorch:
```
conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch
```
7. 验证安装:输入以下命令验证 PyTorch 是否安装成功:
```
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
```
如果输出版本号和 True,则说明 PyTorch 安装成功并且可以使用 CUDA 进行加速。