pytorch1.7.0对应的cuda版本

时间: 2024-04-06 13:22:31 浏览: 142

conda安装cuda10.1+cudnn7.6.5，conda安装深度学习gpu环境

在构建深度学习GPU环境时，CUDA（Compute Capability）和CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）是必不可少的组件。CUDA是NVIDIA提供的编程工具包，它允许开发者利用GPU进行高性能计算，而CUDNN则是CUDA的一个加速库，专门用于深度神经网络的训练和推理。在本教程中，我们将聚焦于如何通过conda环境管理器来安装CUDA 10.1和CUDNN 7.6.5，并创建一个适合PyTorch的GPU环境。确保你有一台装有NVIDIA显卡且驱动程序已更新到兼容CUDA 10.1的计算机。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装最新的驱动程序。接下来，安装Miniconda或Anaconda，这是一款轻量级的conda发行版，可以方便地管理不同版本的Python和依赖库。访问Miniconda官网，下载对应操作系统的安装包，然后按照指示进行安装。安装完成后，打开终端（或命令提示符），创建一个新的conda环境，指定Python版本和所需的CUDA/CUDNN版本。例如： ```bash conda create -n dl_gpu python=3.8 conda activate dl_gpu ``` 现在，我们需要安装CUDA和CUDNN。虽然conda官方渠道可能没有直接提供这些包，但可以通过添加conda-forge频道来获取： ```bash conda config --add channels conda-forge conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 ``` 安装完成后，你可以通过运行以下命令检查CUDA和CUDNN是否正确安装： ```bash nvidia-smi ``` 这将显示GPU信息以及CUDA版本。同时，你也可以在Python环境中测试： ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 如果一切正常，你应该能看到与你安装的CUDA版本相符的输出。接下来，我们将安装PyTorch和 torchvision。这两个库是深度学习中常用的，尤其是对于计算机视觉任务。通过conda，你可以直接安装与CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5兼容的PyTorch版本： ```bash conda install pytorch=1.7.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch ``` 这将安装PyTorch 1.7.0和torchvision 0.8.1，它们都与CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5兼容。你可以通过运行Python并导入这两个库来验证安装： ```python import torch import torchvision print(torch.__version__) print(torchvision.__version__) ``` 至此，你已经成功地通过conda搭建了一个包含CUDA 10.1、CUDNN 7.6.5以及PyTorch 1.7.0和torchvision 0.8.1的深度学习GPU环境。这个环境非常适合进行基于PyTorch的GPU加速的深度学习项目。如果你需要手动从给定的压缩包文件安装PyTorch和torchvision，可以使用以下命令： ```bash conda unpack pytorch-1.7.0-py3.8_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX conda unpack torchvision-0.8.1-py38_cu101.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX ``` 这将会把压缩包解压到你的conda环境目录下，从而完成安装。但是，请注意，手动安装这种方式并不推荐，因为conda通常会处理依赖关系和版本匹配，手动安装可能会导致版本不兼容或其他问题。

PyTorch 1.7.0对应的CUDA版本如下： - CUDA 10.2 - CUDA 10.1 - CUDA 9.2 (deprecated) - CUDA 9.0 (deprecated) 具体可参考PyTorch官方文档：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

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