Pytorch 环境配置 - cuda, cudnn, toch, toch, 火炬,火炬和安装程序
- i. 寻找最新的CUDA版本。
- 二. Cuda、Cudnn、Pytorch和火炬都可供使用。
- 三、安装
- 3.1 安装了视窗
- 三. 两个Ubuntu系统的总投资额
- 四、小贴士
i. 寻找最新的CUDA版本。
输入: 如果您正在安装纸牌驱动装置( 纸牌驱动安装技术) 。
您可以看到计算机支持的 Cuda 版本, 最多为 11. 4 。 驱动器与下调兼容, 因此 cuda 版本小于 11 。
(如果你想安装一个不是支持的 Cuda 版本的 Cuda 版本,提升电脑内核是个好主意这将允许您安装高版本的 cuda 版本 。所需的特定库达版本和内核如下:
CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions
）
二. Cuda、Cudnn、Pytorch和火炬都可供使用。
| cuda | cudnn |
|---|---|
| 11.5 | 8.3.3、8.3.2、8.3.1、8.3.0、8.2.1、8.2.0 |
| 11.4 | 8.2.4、8.2.2、8.2.1、8.2.0 |
| 11.3 | 8.2.1、8.2.0 |
| 11.2 | 8.2.1、8.2.0、8.1.1、8.1.0 |
| 11.1 | 8.2.1、8.2.0、8.1.1、8.1.0、8.0.5、8.0.5、8.0.4 |
| 11.0 | 8.2.1、8.2.0、8.1.1、8.1.0、8.0.5、8.0.4、8.0.3、8.0.2、8.0.1 |
| 10.2 | 8.3.3、8.3.2、8.3.1、8.3.0、8.2.4、8.2.2、8.2.1、8.2.0、8.1.1、8.1.0、8.0.5、8.0.4、8.0.3、8.0.2、8.0.1、7.6.5 |
| 10.1 | 8.0.5、8.0.4、8.0.3、8.0.2、7.6.5、7.6.4、7.6.3、7.6.2、7.6.1、7.6.0、7.5.1、7.5.0 |
| 10.0 | 7.6.5、7.6.4、7.6.3、7.6.2、7.6.1、7.6.0、7.5.1、7.5.0、7.4.2、7.4.1、7.3.1、7.3.0 |
| 9.2 | 7.6.5、7.6.4、7.6.3、7.6.2、7.6.1、7.6.0、7.5.1、7.5.0、7.4.2、7.4.1、7.3.1、7.2.1、7.1.4、7.1.2 |
| 9.1 | 7.1.3、7.1.2、7.0.5 |
| 9.0 | 7.6.5、7.6.4、7.6.3、7.6.2、7.6.1、7.6.0、7.5.1、7.5.0、7.4.2、7.4.1、7.3.1、7.3.0、7.1.4、7.1.3、7.1.2、7.0.5、7.0.4 |
| 8.0 | 7.1.4、7.1.3、7.0.5、6.0、5.1、5 |
| 7.5 | 5.1、5 |
| 7.0 | 4、3 |
| 6.5 | 2、1 |
Cudnn是深神经网络的GPU加速库,Cuda是平台,在调用GPU加速之前,必须安装这两个平台。
Cuda和Cudnn的连接很复杂
Cuda和Cudnn的最新版本
NVIDIA的CUDA工具包CUDAToolkit由CUDA的所有工具组成。CUDAToolkit 和 Cudda 版本完全一样。。
| cuda | CUDAToolkit | pytorch |
|---|---|---|
| 11.3 | 11.3 | 1.10.1、1.10.0、1.9.1、1.9.0、1.8.1 |
| 11.1 | 11.1 | 1.10.0、1.9.1、1.9.0、1.8.1、1.8.0 |
| 11.0 | 11.0 | 1.7.1、1.7.0 |
| 10.2 | 10.2 | 1.10.1、1.10.0、1.9.1、1.9.0、1.8.1、1.8.0、1.7.1、1.7.0、1.6.0、1.5.1、1.5.0 |
| 10.1 | 10.1 | 1.7.1、1.7.0、1.6.0、1.5.1、1.5.0、1.4.0 |
| 10.0 | 10.0 | 1.2.0、1.1.0、1.0.1、1.0.0 |
| 9.2 | 9.2 | 1.7.1、1.7.0、1.6.0、1.5.1、1.5.0、1.4.0、1.2.0 |
| 9.0 | 9.0 | 1.1.0、1.0.1、1.0.0 |
| 8.0 | 8.0 | 1.0.0 |
最新版本的CUDAToolkit 与Pytorch。
| pytorch | torchvision |
|---|---|
| 1.10.1 | 0.11.2 |
| 1.10.0 | 0.11.0 |
| 1.9.1 | 0.10.1 |
| 1.9.0 | 0.10.0 |
| 1.8.1 | 0.9.1 |
| 1.8.0 | 0.9.0 |
| 1.7.1 | 0.8.2 |
| 1.7.0 | 0.8.0 |
| 1.6.0 | 0.7.0 |
| 1.5.1 | 0.6.1 |
| 1.5.0 | 0.6.0 |
| 1.4.0 | 0.5.0 |
| 1.2.0 | 0.4.0 |
| 1.1.0 | 0.3.0 |
| 1.0.1 | 0.2.2 |
| 1.0.0 | 0.2.1 |
最近版《皮切尔奇》的火炬
三、安装
3.1 安装了视窗
- Windows - 安装 cuda10.2 和 cudnn7.6.5 (这个组合稳定可靠)。
- PyTorrch是以视窗为基础的安装课程。
三. 两个Ubuntu系统的总投资额
- 在Ubuntu 18.04设立Anaconda + CUDA + Cudnn + Pytorch + Pytorch Inder Learningong环境。
四、小贴士
- Cuda和Cudnn必须按课程下载和安装,否则安装不可能成功,直接指挥线的安装可能失败。
- 安装提供版本的 Pytorch、 火炬和 cudatoolkit, 并在输入命令中添加一个版本编号 。
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch