- pytorch 0.4.0* -> cudatoolkit 9.* - pytorch 0.4.0* -> mkl >=2018
时间: 2023-07-15 16:01:56 浏览: 64
### 回答1:
pytorch 0.4.0版本与cudatoolkit 9兼容。cudatoolkit是一个用于深度学习和科学计算的加速库,它提供了与NVIDIA GPU一起使用的工具和库。pytorch 0.4.0版本要求使用cudatoolkit 9或更高版本来发挥最佳性能。
另外,pytorch 0.4.0版本也要求使用mkl(Math Kernel Library)的2018或更高版本。mkl是针对数值计算优化的数学函数库,它提供高性能的数学函数和线性代数运算,可以加速深度学习算法的计算过程。
通过将pytorch 0.4.0与cudatoolkit 9和mkl 2018或更高版本进行匹配,可以利用GPU加速深度学习任务,并且使用高性能的数学函数库来提高计算效率。这些更新和要求可以提供更好的训练和推断性能,使得深度学习的计算更加高效和快速。因此,在使用pytorch 0.4.0版本时,务必安装和配置正确的cudatoolkit和mkl版本以获得最佳的性能和功能。
### 回答2:
PyTorch 0.4.0版本要求的依赖为Cuda Toolkit 9及以上版本和MKL 2018及以上版本。
Cuda Toolkit是NVIDIA提供的用于支持GPU加速的工具集。PyTorch使用了Cuda来充分发挥GPU的计算能力,提高模型训练和推理的速度。因此,安装PyTorch 0.4.0版本时需要安装Cuda Toolkit 9及以上版本。
MKL(Math Kernel Library)是Intel提供的数学库,具有高性能的线性代数、FFT和随机数生成等功能。在PyTorch中,MKL用于加速模型的数值计算。版本2018及以上的MKL提供了更好的性能和稳定性。因此,安装PyTorch 0.4.0版本时需要安装MKL 2018及以上版本。
通过安装Cuda Toolkit和MKL,可以使PyTorch在GPU上充分利用并行计算和高效的数学库,提高模型的训练和推理速度。
### 回答3:
pytorch 0.4.0版本在安装时有两种依赖方式可以选择:cudatoolkit 9.* 和mkl >=2018。
首先,cudatoolkit是用于支持GPU加速的工具包,版本9.*表示使用任何9.x版本的cudatoolkit都可以。如果你希望在安装pytorch时开启GPU加速,需要先安装对应版本的cudatoolkit。
其次,mkl是Intel提供的数学库,可以提升计算效率。在安装pytorch时,通过指定mkl >=2018依赖,可以确保安装的pytorch版本能够充分利用mkl库的功能。
综上所述,当你安装pytorch 0.4.0*版本时,可以根据你的需求选择安装cudatoolkit 9.*或者mkl >=2018。如果你需要GPU加速,选择安装对应版本的cudatoolkit;如果你需要提升计算效率,安装最新版本的mkl库。