服务器下载pytorch怎么看CUDA版本
时间: 2023-12-28 17:06:17 浏览: 214
您可以使用以下命令查看您的CUDA版本:
```
cat /usr/local/cuda/version.txt
```
如果您的CUDA版本为10.1,则您可以使用以下命令安装相应版本的pytorch:
```
pip3 install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
```
如果您的CUDA版本为其他版本,则需要将上面的“cu101”替换为相应的版本号,例如“cu92”或“cu100”。
相关问题
linux服务器查看pytorch和cuda的版本
要查看服务器上安装的PyTorch和CUDA版本,可以按照以下步骤进行:
1. 查看CUDA版本:
在终端中输入以下命令查看CUDA版本:
```bash
nvcc --version
```
该命令将显示CUDA的版本号。
2. 查看PyTorch版本:
在Python交互式命令行或Python脚本中,输入以下命令来查看PyTorch版本:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
该命令将打印出安装的PyTorch版本号。
如果服务器上未安装PyTorch或CUDA,则可以按照官方文档进行安装。
linux服务器安装pytorch cuda 12.6
在Linux服务器上安装PyTorch和CUDA 12.6的步骤如下:
1. **确认硬件和操作系统要求**:
- 确保你的服务器有NVIDIA GPU,并且支持CUDA 12.6。
- 操作系统建议使用Ubuntu 20.04或更高版本。
2. **安装NVIDIA驱动**:
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-driver-525
sudo reboot
```
驱动版本可以根据你的GPU型号进行调整。
3. **安装CUDA Toolkit 12.6**:
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.0/local_installers/cuda_12.6.0_535.54.03_linux.run
sudo sh cuda_12.6.0_535.54.03_linux.run
```
按照提示完成安装,并确保将CUDA路径添加到环境变量中:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
4. **安装cuDNN**:
- 从NVIDIA官网下载与CUDA 12.6兼容的cuDNN版本。
- 解压并复制文件到CUDA目录:
```bash
tar -xzvf cudnn-12.6-linux-x64-v8.x.x.x.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
5. **安装Anaconda或Miniconda**(可选,但推荐):
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
```
6. **创建虚拟环境并安装PyTorch**:
```bash
conda create -n pytorch_cuda12.6 python=3.9
conda activate pytorch_cuda12.6
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6 -c pytorch -c nvidia
```
7. **验证安装**:
在Python中运行以下代码:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0))
```
通过以上步骤,
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