pytorch版本与cuda和cudnn版本的对应关系
时间: 2023-09-25 11:07:46 浏览: 63
PyTorch与CUDA和cuDNN版本的对应关系如下:
| PyTorch版本 | CUDA版本 | cuDNN版本 |
| ----------- | -------- | --------- |
| 1.0.x | 7.0 | 7.3 |
| 1.1.x | 7.5 | 7.5 |
| 1.2.x | 9.0 | 7.6 |
| 1.3.x | 10.1 | 7.6 |
| 1.4.x | 10.1 | 7.6 |
| 1.5.x | 10.2 | 7.6 |
| 1.6.x | 10.2 | 7.6 |
| 1.7.x | 11.0 | 8.0 |
| 1.8.x | 11.1 | 8.0 |
注意:PyTorch的某些版本可能与多个CUDA和cuDNN版本兼容。建议在安装之前查看官方文档以获取最新信息。
相关问题
Pytorch 各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本
下表列出了PyTorch各个版本所对应的CUDA和cuDNN版本:
| PyTorch 版本 | CUDA 版本 | cuDNN 版本 |
| --- | --- | --- |
| 1.0.x | 7.0 | 7.4 |
| 1.1.x | 7.5 | 7.5 |
| 1.2.x | 9.0 | 7.6 |
| 1.3.x | 9.2 | 7.6 |
| 1.4.x | 10.1 | 7.6 |
| 1.5.x | 10.2 | 7.6 |
| 1.6.x | 10.2/10.1 | 7.6 |
需要注意的是,不同的PyTorch版本可能支持多个CUDA和cuDNN版本,具体使用哪个版本要根据自己的机器和需求来确定。同时,需要保证CUDA和cuDNN的版本与安装的NVIDIA驱动版本兼容。
cuda12.2对应的cudnn和pytorch版本
对于CUDA 12.2,以下是推荐的cuDNN和PyTorch版本:
1. cuDNN:CUDA 12.2与cuDNN 8.3.0 兼容。您可以从NVIDIA官方网站下载相应版本的cuDNN。
2. PyTorch:对于CUDA 12.2,建议使用PyTorch 1.10及更高版本,因为这些版本已经对CUDA 12.2进行了适配。您可以通过PyTorch官方网站或者使用pip命令安装最新版本的PyTorch。
请注意,这些是推荐的版本,但不排除其他版本的兼容性。在安装和使用过程中,您还应该查看相关文档以确保正确的版本兼容性。