解决PyTorch与CUDA版本不匹配的问题
作者:v-space 发布时间:2023-12-20 14:41:15
1.CUDA驱动和CUDA Toolkit对应版本
表一:CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本
最新可查阅官方文档
注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。
2.CUDA Toolkit版本及其可用PyTorch对应版本(参考官网)
表二:CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系
CUDAToolkit版本 | 可用PyTorch版本 |
---|---|
7.5 | 0.4.1 ,0.3.0, 0.2.0,0.1.12-0.1.6 |
8.0 | 1.1.0,1.0.0 ,0.4.1 |
9.0 | 1.1.0,1.0.1, 1.0.0,0.4.1 |
9.2 | 1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0,1.4.0,1.2.0,0.4.1 |
10.0 | 1.2.0,1.1.0,1.0.1 ,1.0.0 |
10.1 | 1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0, 1.4.0,1.3.0 |
10.2 | 1.7.1,1.7.0,1.6.0,1.5.1,1.5.0 |
11.0 | 1.7.1,1.7.0 |
11.1 | 1.8.0 |
注:虽有的卡驱动更新至较新版本,且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用,有可能是由于卡太旧的原因。
3.安装指导
在安装时会同时安装CUDA Toolkit以及PyTorch,这是我们要知道的。
步骤一:
使用nvidia-smi查询驱动版本:
如图中Driver Version所示,该卡目前的驱动版本为384.81。
步骤二:
此处提供三种方法可供选择。
(1)指定CUDA Toolkit版本
根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。
运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。
此方法指定CUDA Toolkit版本后,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。
(2)指定PyTorch版本
根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,再根据表二查询到合适版本的PyTorch。384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0,9.0可安装PyTorch1.1.0版本。
运行conda install pytorch=1.1.0 -c pytorch即可。
此方法指定PyTorch版本后,conda会自动匹配到合适版本的CUDA Toolkit。
(3)同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch(推荐)
根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,根据表二查询到合适版本的PyTorch。
运行conda install pytorch=1.1.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。
注:PyTorch1.8.0和1.0.0以前版本使用conda安装时命令有些许不同,具体可查看官网。
4.验证安装是否成功
#使用python运行
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
卸载当前版本PyTorch:
conda uninstall pytorch
补充:查看PyTorch的版本及CUDA和cuDNN版本
检查PyTorch版本
torch.version # PyTorch version
torch.version.cuda # Corresponding CUDA version
torch.backends.cudnn.version() # Corresponding cuDNN version
torch.cuda.get_device_name(0) # GPU type
更新PyTorch
conda update pytorch torchvision -c pytorch
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
来源:https://blog.csdn.net/weixin_42069606/article/details/105198845
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