CUDA12.4对应的pytorch和cuDNN版本

CUDA 12.4主要与PyTorch 1.10.x系列以及cuDNN 8.2兼容。PyTorch 1.10.x是一个稳定版本，它提供了对CUDA 12.4的良好支持，包括新的功能和性能优化。cuDNN (Compute Unified Device Architecture Deep Neural Network library) 是一个专门为GPU加速深度学习而设计的库，CUDA 12.4对应的是cuDNN 8.2版本，这个版本提供了对深度学习卷积操作的高效硬件加速。

相关问题

cuda12.4下载pytorch版本

CUDA 12.4与PyTorch的兼容性取决于您想要使用的特定版本。CUDA 12.4最初支持的是PyTorch 1.8.x系列，特别是PyTorch 1.8.0到1.8.7之间的版本。然而，由于软件库更新频繁，建议访问官方文档CUDA Toolkit Release Notes（https://developer.nvidia.com/cuda-12.4-download-archive），那里会提供最新的兼容指南和安装说明。

在下载时，请注意检查PyTorch官网（https://pytorch.org/download/）发布的CUDA版本对应表，选择适合CUDA 12.4的PyTorch稳定版或最新预发行版。同时，记得检查您的系统架构（如CPU/GPU类型、操作系统等）以便下载正确的二进制文件。

下载后，按照官方文档的步骤进行安装，包括添加环境变量指向cuda以及cuDNN库。

ubuntu系统 cuda12.4 安装对应pytorch

安装CUDA 12.4 和 PyTorch在Ubuntu系统上通常涉及几个步骤，这里是概述：

1. **更新系统**：

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装依赖库**：

   sudo apt-get install -y build-essential cmake libncurses5-dev libncursesw5-dev libssl-dev libreadline6-dev libgdbm-openssl-dev libcurl4-openssl-dev libzmq3-dev libopenblas-dev

3. **下载 CUDA **：
访问 NVIDIA 的 CUDA 下载页面 (https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，选择适合 Ubuntu 且支持您显卡版本的 CUDA 版本（对于CUDA 12.4，选择 Ubuntu 18.04 或更高版本）。下载 `.deb` 文件并双击安装。

4. **添加 CUDA 公钥**：

   sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 ${CUDA_PKG_VERSION}-main contrib" >> /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'

5. **安装 CUDA**：

   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda-cudart_<version> -y

将 `<version>` 替换为您下载的 CUDA 版本。

6. **安装 cuDNN**：

   sudo apt-get install libcudnn7 libcudnn7-dev -y

7. **安装 PyTorch**：
- 使用命令行工具 `conda` 或者直接从PyTorch官网下载安装包：
- 如果使用 conda：

       conda create -n pytorch_env torchvision cudatoolkit=12.4 -c pytorch
       conda activate pytorch_env
       pip install torch

-m pip install torch==<torch_version> torchvision==<torchvision_version> --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

   - 将 `<torch_version>` 和 `<torchvision_version>` 替换为需要的具体版本。