conda cudatoolkit版本查询
时间: 2023-05-29 14:06:56 浏览: 879
可以使用以下命令查询conda可以安装的cudatoolkit版本:
```
conda search cudatoolkit
```
此外,还可以使用以下命令查询已安装的cudatoolkit版本:
```
conda list cudatoolkit
```
相关问题
conda install cudatoolkit=10.0
好的,您的问题是如何安装 CUDA Toolkit 10.0。这里提供一种使用 conda 安装的方法:
1. 首先,确保您已经安装了 conda。如果没有,请先安装 conda。
2. 打开终端或 Anaconda Prompt,输入以下命令创建一个新的 conda 环境并激活它:
```
conda create --name cuda10.0 python=3.7
conda activate cuda10.0
```
3. 添加 conda-forge 渠道:
```
conda config --add channels conda-forge
```
4. 安装 CUDA Toolkit 10.0:
```
conda install cudatoolkit=10.0
```
5. 安装完成后,您可以通过以下命令验证 CUDA 是否正确安装:
```
nvcc -V
```
如果输出类似于以下内容,则说明 CUDA 安装成功:
```
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130
```
cudatoolkit版本
根据引用,可以通过以下几种方法来选择CUDA Toolkit版本:
1. 指定CUDA Toolkit版本:根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本,并根据需要选择合适的版本。例如,如果最高的CUDA Toolkit版本是11.4,你可以运行`conda install pytorch cudatoolkit=11.3 -c pytorch`来安装对应的CUDA Toolkit版本。这种方法会自动匹配合适的PyTorch版本。
2. 参考官方文档:如果上述方法没有你需要的版本,你可以参考官方文档来查找合适的版本。请注意,驱动是向下兼容的,决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。你可以使用`nvidia-smi`命令查询驱动版本。
3. 同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch:根据表一查询可安装的CUDA Toolkit版本,并根据表二查询合适的PyTorch版本。例如,如果需要安装CUDA Toolkit版本为11.3,PyTorch版本为1.11.0,你可以运行`conda install pytorch=1.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch`来安装指定的版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch、CUDA Toolkit 及显卡驱动版本对应关系](https://blog.csdn.net/wxy2020915/article/details/126543594)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]