CUDA 版本为 11.4安装cudnn,pytorch哪个版本
时间: 2023-12-12 14:03:35 浏览: 266
如果您安装的 CUDA 版本是 11.4,则可以安装与之相对应的 cuDNN 版本。根据 NVIDIA 的官方文档,CUDA 11.4 对应的 cuDNN 版本为 cuDNN 8.2.x。因此,您可以从 NVIDIA 的官方网站上下载并安装 cuDNN 8.2.x 版本。
关于 PyTorch 的版本选择,建议您选择与 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x 兼容的版本。您可以在 PyTorch 官方网站上查找与之兼容的版本,也可以使用 conda 或 pip 安装 PyTorch,它们会自动解决依赖关系。
需要注意的是,安装过程中可能会出现一些问题,例如找不到库文件等,这时您需要按照错误提示进行相应的操作,例如添加环境变量、修改库文件路径等。另外,建议您在安装前备份重要的数据和配置文件,以防止意外情况的发生。
相关问题
CUDA 11.4 对应的 cuDNN、PyTorch
好的,以下是对应的命令:
1. 安装cuDNN 8.2:
您可以从NVIDIA的官方网站下载cuDNN 8.2,然后解压缩文件并将文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置。具体来说,您可以使用以下命令:
```
# 下载cuDNN 8.2
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_471.41_win10.exe
# 解压缩cuDNN 8.2
tar -xzvf cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.0.53.zip
# 将cuDNN文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置
cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/
```
2. 安装PyTorch:
您可以使用以下命令安装适用于CUDA 11.4的PyTorch:
```
# 安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
pip install torch==1.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
如果您使用的是conda环境,可以使用以下命令:
```
# 创建一个名为pytorch的conda环境,并安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
conda create --name pytorch python=3.8
conda activate pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.4 -c pytorch -c nvidia
```
需要注意的是,PyTorch的安装方式可能因操作系统、Python版本等因素而有所不同,请根据您的具体情况选择相应的安装方式。
CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x兼容哪个版本的pytorch
如果您使用的是 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x,建议您使用 PyTorch 1.9 版本。根据 PyTorch 官方网站的说明,PyTorch 1.9 版本支持 CUDA 11.1、11.2、11.3、11.4 和 cuDNN 8.1、8.2 版本。因此,PyTorch 1.9 版本应该可以与 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x 兼容。
需要注意的是,PyTorch 的版本选择不仅取决于 CUDA 和 cuDNN 的版本,还取决于您的操作系统和硬件设备。因此,在安装 PyTorch 之前,建议您先检查您的操作系统、硬件设备、CUDA 和 cuDNN 的版本,然后选择与之兼容的 PyTorch 版本。您可以在 PyTorch 官方网站上查找与之兼容的版本,也可以使用 conda 或 pip 安装 PyTorch,它们会自动解决依赖关系。