pytorch查看每个版本对应的cuda
时间: 2023-05-04 08:05:14 浏览: 78
PyTorch是一个开源深度学习框架,支持CPU和GPU加速,同时兼容不同版本的CUDA。要查看每个版本对应的CUDA,可以参考以下步骤:
1. 首先查看所安装的PyTorch版本。可以在Python中使用以下代码:
```
import torch
print(torch.__version__)
```
2. 在PyTorch官方网站中查找该版本对应的CUDA支持情况。进入网站https://pytorch.org/,选择文档(Documentation)选项卡,随后选择该版本的文档版本。在“installation”一栏中,选择"I have a pre-existing version of CUDA",可以看到该版本支持的CUDA版本范围。
3. 如果需要查看更详细的信息,可以访问PyTorch的GitHub页面,查找该版本源代码中的相关信息。例如,打开https://github.com/pytorch/pytorch/releases/,选择相应的版本,在Release Notes中查看该版本的支持信息,可以找到有关CUDA的附加详细信息。
综上所述,通过查看PyTorch官方文档以及源代码,可以找到每个版本对应的CUDA支持情况。这对于深度学习实践者们来说是非常重要的,因为GPU资源的兼容性对于算法性能和运行时间有重要影响。
相关问题
pytorch无对应cuda版本
PyTorch无对应的CUDA版本可能是由于以下原因之一导致的:
1. 您安装的PyTorch版本与您的CUDA版本不兼容。每个PyTorch版本都有对应的CUDA版本,如果您选择的PyTorch版本不匹配您的CUDA版本,则可能会发生此问题。
解决方法之一是通过卸载当前的PyTorch,并根据您的CUDA版本安装与之兼容的PyTorch版本。
2. 您的CUDA版本可能过时或不受支持。如果您的CUDA版本过旧或不受PyTorch支持,则可能无法找到与之兼容的PyTorch版本。
解决方法之一是更新您的CUDA版本,以与支持的PyTorch版本相匹配。请注意,更改CUDA版本可能会比较繁琐。
总之,要解决PyTorch无对应CUDA版本的问题,您可以尝试卸载并安装与您的CUDA版本相匹配的PyTorch版本,或者更新您的CUDA版本以支持最新的PyTorch版本。
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。