torch1.13.1对应cuda
时间: 2024-05-12 15:09:31 浏览: 175
torch 1.13.1 不存在,最新版本是 torch 1.9.0。对应的 CUDA 版本可以在官方文档中查看,具体如下:
- torch 1.9.0 对应的 CUDA 版本为 11.1、11.0、10.2、10.1、9.2。
- torch 1.8.0 对应的 CUDA 版本为 11.1、11.0、10.2、10.1、9.2。
- torch 1.7.0 对应的 CUDA 版本为 11.0、10.2、10.1、9.2、9.0。
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how to download Cuda: cuda11.7 (torch==1.13.1)
下载CUDA(Compute Unified Device Architecture)是为了支持深度学习框架如PyTorch(版本1.13.1)在GPU上高效运行。下面是针对CUDA 11.7 和 PyTorch 1.13.1的一般步骤:
1. **访问CUDA官网**:
访问NVIDIA CUDA官方下载页面(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择“Find Drivers & Utilities”并定位到适合自己系统的CUDA版本。
2. **确定操作系统和架构**:
在CUDA下载页面,确认你的操作系统(Windows, Linux, macOS),以及你的硬件架构(通常是x86_64或ARM)。对于Linux用户,还需要选择对应的Ubuntu、Debian或其他发行版的版本。
3. **选择合适的CUDA Toolkit**:
在CUDA 11.7版本下,找到适用于PyTorch 1.13.1的版本。CUDA 11.7应该会有特定的对应版本提供对PyTorch的支持。
4. **下载安装文件**:
点击相应的下载按钮,下载`cuDriver`(驱动程序)、`CUDA Toolkit`(工具包)以及`cuDNN`(深度神经网络库)的安装文件。如果你不需要所有组件,可以选择只下载`CUDA Toolkit`。
5. **安装**:
- 使用管理员权限运行安装程序。
- 遵循安装向导提示,确保正确配置CUDA Toolkit的位置,以及是否将其添加到PATH环境变量中。
- 如果有提示安装cuDNN,记得下载并安装对应的cuDNN版本,因为它是PyTorch GPU加速的关键组成部分。
6. **验证安装**:
安装完成后,你可以通过命令行验证CUDA的安装,比如在终端输入`nvcc --version`(Windows用户可以尝试`where nvcc`),如果能正常输出CUDA版本信息,说明安装成功。
7. **更新PyTorch**:
最后,使用pip安装PyTorch时指定CUDA版本,例如:
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu torch.backends.cudnn.enabled=True \
--upgrade --force-reinstall --ignore-installed -v --no-cache-dir --find-links https://download.pytorch.org/whl/cu117/
```
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.7.1+cu101 (from versions: 1.11.0, 1.11.0+cpu, 1.11.0+cu102, 1.11.0+cu113, 1.11.0+cu115, 1.11.0+rocm4.3.1, 1.11.0+rocm4.5.2, 1.12.0, 1.12.0+cpu, 1.12.0+cu102, 1.12.0+cu113, 1.12.0+cu116, 1.12.0+rocm5.0, 1.12.0+rocm5.1.1, 1.12.1, 1.12.1+cpu, 1.12.1+cu102, 1.12.1+cu113, 1.12.1+cu116, 1.12.1+rocm5.0, 1.12.1+rocm5.1.1, 1.13.0, 1.13.0+cpu, 1.13.0+cu116, 1.13.0+cu117, 1.13.0+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.0+rocm5.1.1, 1.13.0+rocm5.2, 1.13.1, 1.13.1+cpu, 1.13.1+cu116, 1.13.1+cu117, 1.13.1+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.1+rocm5.1.1, 1.13.1+rocm5.2, 2.0.0, 2.0.0+cpu, 2.0.0+cpu.cxx11.abi, 2.0.0+cu117, 2.0.0+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.0+cu118, 2.0.0+rocm5.3, 2.0.0+rocm5.4.2, 2.0.1, 2.0.1+cpu, 2.0.1+cpu.cxx11.abi, 2.0.1+cu117, 2.0.1+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.1+cu118, 2.0.1+rocm5.3, 2.0.1+rocm5.4.2) ERROR: No matching distribution found for torch==1.7.1+cu101这个安装错误怎么回事,应该怎么解决
这个错误可能是因为您的CUDA版本与要安装的PyTorch版本不匹配。cu101表示需要CUDA 10.1,而您的系统中可能没有安装CUDA 10.1或者CUDA 10.1的路径没有加入到环境变量中。您可以尝试以下方法解决:
1. 确认您的系统中是否已经安装了CUDA 10.1,并将CUDA 10.1的路径加入到环境变量中。
2. 如果您没有安装CUDA 10.1,可以根据您的系统和GPU型号到NVIDIA官网下载对应的CUDA 10.1安装包进行安装。
3. 如果您无法安装CUDA 10.1,可以尝试安装其他版本的PyTorch,或者使用CPU版本的PyTorch。
4. 另外,您可以尝试使用conda或者pip安装PyTorch,conda可以自动解决依赖问题,pip需要手动安装依赖。
希望这些方法能够帮助您解决问题。
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