显卡GPU、CUDA、Pytorch版本对应即下载安装

 显存大于4G的建议使用GPU版本的pytorch,低于4G建议使用CPU版本pytorch,直接使用命令安装对应版本即可

GPU版本的pytorch的使用需要显卡支持,需要先安装CUDA,即需要完成以下安装

1.查看显卡GPU支持的CUDA版本(最高)

GPU对应的CUDA版本可以通过以下方法查看:

  1. 打开cmd,输入nvidia-smi,查看显卡支持的CUDA版本
  2. 对于Volta或更高版本的GPU,推荐使用cuDNN 9.1.0和CUDA 12.4
  3. 对于Pascal和Maxwell架构的GPU,推荐使用cuDNN 9.1.0和CUDA 11.8
  4. 可以通过命令“nvcc -V”或“nvcc --version”查看CUDA版本

如果nvidia-smi命令无效,则说明可能已经安装了cuda 有效解决:nvidia-smi报错Failed to initialize NVML: Unknown Error 且 print(torch.cuda.is_available())一直卡住_nvvm unknown error-CSDN博客

2.下载安装对应版本的cuda

配置显卡cuda与配置pytorch - 知乎 (zhihu.com)

查看当前安装的CUDA版本:nvcc -v

3. python、torch、torchversion版本对应关系及安装

3.1 不建议使用pytorch官方的下载安装方式:

3.2 建议手动下载、手动安装:

1.在download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 或download.pytorch.org/whl/torch/ 或阿里镜像源pytorch-wheels安装包下载_开源镜像站-阿里云 (aliyun.com) 中,

2.根据cuda版本、torch版本、python版本,下载对应的 torch.whl文件

 

3.根据torch与torchversion的对应关系,再下载对应的torchversion.whl文件 pytorch,torchvision与python版本对应关系及安装命令_pytorch python版本-CSDN博客

4.下载到本地文件夹,然后通过命令行的形式安装,这样安装可以避免官方安装中的错误

pip install ''xxx''

5.测试GPU版本的pytorch是否成功安装使用

import torch

print(torch.cuda.is_available())

返回true则成功;

6. 如果返回false,则失败,需要优先检查cuda版本与torch版本是否对应,使用命令:pip list,查看torch是否为版本号+cuda版本号:

3.3 建议命令行安装(未亲自测试)

pytorch,torchvision与python版本对应关系及安装命令_pytorch python版本-CSDN博客

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