Pytorch 各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本

时间: 2023-09-04 17:10:15 浏览: 188
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。
相关问题

pytorch1.9.0对应什么版本的cudnn和cuda

根据官方文档,PyTorch 1.9.0 需要匹配的版本如下: - CUDA 11.1(可选 10.2) - cuDNN 8.0(可选 7.6) 注意:需要根据你的GPU和操作系统版本安装对应的CUDA和cuDNN版本。此外,你还需要安装相应版本的NVIDIA驱动程序。详细的安装说明可以参考官方文档。

pytorch和cuda gcc对应版本

### 回答1: PyTorch 是一个用于科学计算和深度学习的 Python 库,它能够在 CPU 和 GPU 上高效地运行。PyTorch 通过使用类似 NumPy 的语法和动态计算图来简化了深度学习模型的实现。 CUDA 是 NVIDIA 开发的用于高性能计算的并行计算平台和编程模型,它使得程序能够在 NVIDIA GPU 上并行执行。CUDA 能够显著提高深度学习模型的训练速度。 GCC 是 GNU Compiler Collection 的缩写,它是一款优秀的开源编译器,支持多种编程语言,如 C、C++、Objective-C、Java、Ada 和 Fortran 等。在 Linux 上,GCC 通常是默认的 C/C++ 编译器。 PyTorch 可以与 CUDA 和 GCC 一起使用,以便在 GPU 上加速深度学习模型的训练和推断。要在 PyTorch 中使用 CUDA,您需要安装适当的 CUDA 版本和 CuDNN 库。要在 PyTorch 中使用 GCC,您需要确保安装了合适的版本,并且将其配置为默认编译器。 ### 回答2: PyTorch和CUDA GCC是不同的软件工具。PyTorch是一个用于深度学习的开源框架,而CUDA GCC是用于编译和优化CUDA代码的编译器工具。 PyTorch的版本与CUDA GCC的版本之间没有直接的对应关系。PyTorch有自己的版本号体系,用于区分不同的发布版本。每个PyTorch发布版本都可以兼容一定范围内的CUDA运行时版本。 而CUDA GCC的版本则与NVIDIA的CUDA Toolkit版本相关联。CUDA Toolkit提供了用于开发和运行CUDA应用程序的一系列工具和库。每个CUDA Toolkit版本都包含了特定的CUDA GCC版本,用于编译CUDA代码。 在选择PyTorch和CUDA GCC版本时,应该首先了解两者的兼容性。一般来说,PyTorch的官方文档会明确指出支持的CUDA版本范围。同时,NVIDIA官方也会在CUDA Toolkit的文档中列出支持的CUDA GCC版本。 为了确保PyTorch与CUDA GCC的兼容性,应该选择满足两者要求的版本。在安装PyTorch时,可以通过指定合适的CUDA版本来确保PyTorch与CUDA GCC的兼容性。 总结而言,PyTorch和CUDA GCC是两个相互独立的工具,没有直接的版本对应关系。在选择版本时,要注意PyTorch和CUDA GCC的兼容性,以确保代码的正常运行。 ### 回答3: PyTorch和CUDA的版本之间是有对应关系的。PyTorch是一个使用GPU加速的深度学习框架,而CUDA是NVIDIA公司提供的GPU并行计算平台和编程模型。 PyTorch的版本通常会与其所支持的CUDA版本相对应。PyTorch的每个主要版本都会明确声明其所需要的最低CUDA版本。比如,PyTorch 1.8版本需要CUDA 10.2及以上的版本。也就是说,如果想要使用PyTorch 1.8,必须安装CUDA 10.2或更高版本的驱动和库。 需要注意的是,CUDA版本与GPU型号是一一对应的,并非所有老旧的GPU都支持最新的CUDA版本。因此,在选择PyTorch和CUDA版本时,还要考虑自己的GPU型号是否与目标CUDA版本兼容。 另外,GCC(GNU Compiler Collection)是一套开源的编程语言编译器集合,其中包含了C、C++等语言的编译器。与PyTorch和CUDA的版本对应无关,GCC版本的选择主要取决于操作系统和具体的代码编译要求。通常情况下,PyTorch和CUDA的版本并不要求特定的GCC版本。 总结而言,PyTorch和CUDA的版本有对应关系,PyTorch会明确声明所需的最低CUDA版本。而GCC编译器的版本选择与PyTorch和CUDA的版本无关,主要依赖于操作系统和编译需求。

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