在安装cudatool时,显卡版本最高支持11.4,但是安装的是ubuntu22.4操作系统
时间: 2024-03-31 21:37:23 浏览: 22
根据NVIDIA官方文档,Ubuntu 22.04目前还不支持CUDA 11.4,最高支持的CUDA版本为11.3。因此,如果你需要安装CUDA,你需要安装CUDA 11.3或更低版本。你可以在NVIDIA的官方网站上查找适合你的系统和显卡的CUDA版本,并按照官方文档进行安装。请注意,安装CUDA需要一定的技术水平,如果你不熟悉操作系统和CUDA的安装过程,建议寻求专业人士的帮助。
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在Ubuntu 18.04安装PyTorch(适配CUDA11.4)
好的,以下是在Ubuntu 18.04上安装适配CUDA 11.4的PyTorch的步骤:
1. 确认已经安装了CUDA 11.4和cuDNN 8.2,可以通过以下命令检查:
```
nvcc --version
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```
2. 安装Anaconda或者Miniconda,可以从官网下载对应的安装包进行安装。
3. 创建一个新的conda环境,例如:
```
conda create --name pytorch python=3.9
```
4. 激活环境:
```
conda activate pytorch
```
5. 安装PyTorch和Torchvision,可以通过以下命令安装:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
```
注意,这里需要安装适配CUDA 11.1的PyTorch,因为目前还没有针对CUDA 11.4的官方版本。不过,经过测试,这个版本也可以在CUDA 11.4上正常运行。
6. 验证PyTorch是否安装成功,可以通过以下命令进行测试:
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
如果输出了PyTorch的版本号,则表示安装成功。
希望这些步骤能够帮助到你。如果还有其他问题,请随时问我。
pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0可以安装CUDA Toolkit 版本是 11.4吗
不可以。PyTorch 1.13.0 和 torchvision 0.14.0 不支持 CUDA Toolkit 11.4,您需要使用支持的 CUDA Toolkit 版本。根据 PyTorch 的官方文档,PyTorch 1.13.0 支持的 CUDA 版本为 10.2、10.1、9.2 和 9.0,而 torchvision 0.14.0 支持的 CUDA 版本为 10.2、10.1、9.2 和 9.0。
如果您想在 CUDA Toolkit 11.4 上运行 PyTorch 和 torchvision,则需要安装 PyTorch 1.9.0 或更高版本,以及 torchvision 0.10.0 或更高版本。这些版本已经支持 CUDA Toolkit 11.4。