文章目录一、CUDA和cuDNN对应版本1.1 CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本1.2 CUDA和cuDNN对应版本二、Pytorch、CUDA版本匹配三、TensorFlow、Python、CUDA、cuDNN版本匹配3.1 Windows3.2 Linux四、Keras、TensorFlow、Python版本匹配4.1 简介4.2 安装版本匹配 前言安装CUDA前，最好先确定自己
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2023-07-31 23:36:42
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想要用gpu加速得先安装CUDA和cuDNN。 NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。1.到官网查找版本关系pytorch-c
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2023-09-12 11:08:49
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为了方便，记录一下本次pytorch的搭建，主要参考网上的一些博客帖子，一些引用也会记录出处，本贴仅用于个人学习。 2020.7.22更新，Windows被我装Linux的时候不小心覆盖掉了，没办法只好从头来了一次，顺便测了一下这篇文章，发现了一点点问题，顺便修改一下。确定需要搭建的环境anaconda+python3.7+pytorch1.13.1从NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件可查
一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA（N卡）还是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的显卡（N卡）上运行，A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN（一定要注意对应版本！！！）2.1 安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一：NVIDIA 控制面板中查看方式二：CMD查看CMD中输入：nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0，版本向下兼容，
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2023-08-10 18:15:46
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本文针对的为Windows+N卡的攻略。CUDA：首先查看电脑能支持的CUDA版本：nvidia-smi如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 ：当然也可以在NVIDIA控制面板查看：NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的，接下来进入官网下载想要的版本：链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerht
一、版本对应关系版本问题非常关键，不仅仅是cuda和cudnn的版本要严格参照官网的要求，python和tensorflow的版本支持也不可忽视。亲测有效的版本对应关系是：win10、cuda10.1、cudnn7.5、python3.7.2、tensorflow-gpu1.13；另外我的显卡是gtx1070ti；二、获取资源cuda10.1cudnn7.5.0tensorflow-gpu1.13
博主已有：Pycharm+Anaconda通过这篇博客你将获得：Cuda10.2+cuDNN11.x+Pytorch1.8.0(GPU)import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)True
1.8.0
10.2目录1.确定自己电脑有无显卡2.确定显卡
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2023-09-07 17:36:53
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### CUDA和PyTorch版本对应
深度学习框架PyTorch是由Facebook开发的一个开源机器学习库，它提供了强大的Tensor计算能力和灵活的深度学习模型构建工具。而CUDA是由NVIDIA开发的用于并行计算的通用计算架构。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常需要配合CUDA来加速计算。然而，由于PyTorch和CUDA的不断更新，不同版本之间的兼容性可能会受到影响。因
# Pytorch版本和CUDA版本关系科普
在深度学习领域中，Pytorch是一种非常流行的深度学习框架，而CUDA则是NVIDIA推出的并行计算平台。Pytorch可以利用CUDA来加速计算，提高训练模型的速度和效率。因此，了解Pytorch版本和CUDA版本之间的关系对于深度学习开发者来说是非常重要的。
## Pytorch版本和CUDA版本的对应关系
Pytorch版本和CUDA版本
DCNV2编译记录基础环境cuda安装pytorch包安装DCNv2代码下载遇到的各种问题以及解决办法 基础环境Windows10 操作系统 cuda11.0(注： 30系显卡cuda必须安装版本在11.0以上) pytorch 1.7.1+cu110 torchvision 0.8.2+cu110 torchaudio 0.7.2cuda安装在创建环境之前需要确保你的cuda 安装正确，尤其D
查看torch以及cuda的版本import torch
# 查看pytorch的版本
print(torch.__version__)
# 查看cuda的版本
print(torch.version.cuda)torch.device在每次的使用pytorch的开头我们都要配置好我们训练使用的设备，使用cpu还是gpudevice = torch.device('cuda' if torch.
在PyTorch中，使用GPU加速可以显著提高模型的训练速度。在将数据传递给GPU之前，需要将其转换为GPU可用的格式。函数原型如下：def cuda(self: T, device: Optional[Union[int, device]] = None) -> T:
return self._apply(lambda t: t.cuda(device))
def cpu(sel
NVIDIA驱动--cuda10.2--cudnn7.6--Anaconda（此时就可以选择Python3.x或Python2.x下载对应的版本）--pyTorch1.5--pycharm 安装 NVIDIA驱动我之前已经安装好驱动了，不赘述。大体参考的是，【转】Ubuntu16.04使用apt get 命令安装 Nvidia 显卡驱动通过如下命令简单验证nvidia-smi安装 CUD
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2023-08-23 20:24:34
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# PyTorch CUDA和CuDNN对应版本
在使用深度学习框架PyTorch进行GPU加速训练时，CUDA和CuDNN是两个非常重要的组件。CUDA是英伟达的并行计算平台和编程模型，用于在GPU上进行加速计算。而CuDNN是英伟达深度神经网络库，提供了一系列用于深度学习的高性能算法。
PyTorch作为一个基于Torch的开源机器学习库，也支持CUDA和CuDNN的使用。但是，不同版本的
# CUDA和PyTorch版本对应指南
在使用PyTorch进行深度学习开发的时候，CUDA版本与PyTorch版本的兼容性是一个非常关键的因素。正确的CUDA版本不仅能确保程序的正常运行，还能提升程序的性能。本文将详细介绍如何实现“CUDA PyTorch版本对应”，并提供对应的代码示例与操作步骤。
## 整体流程
以下是实现CUDA与PyTorch版本对应的步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录问题描述：问题分析：问题解决：一、Anaconda下载安装（电脑已安装Anaconda的可忽略这一步）二、修改下载源为清华源（之前配置过的建议也再重新配置一遍）三、查看自己电脑的CUDA版本四、创建独立虚拟环境五、安装pytorch六、到自己的开发IDE里选用虚拟环境 问题描述：在跑项目时遇到了以下问题：RuntimeError: CUDA error: no kernel image
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2023-08-26 11:32:43
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目录1.显卡2.显卡驱动3.cuda4.显卡、显卡驱动和cuda的关系5.cuda和cudnn的关系6.nvcc7.nvcc -V和nvidia-smi显示的CUDA版本不同8.conda安装的cuda toolkit和nvidia的cuda toolkit区别1.显卡显卡是用来处理图像、视频和 3D 图形等任务的计算机硬件2.显卡驱动显卡驱动是软件程序，操作系统和计算机应用程序与显卡进行通信，从
查看cuda版本号1、首先需要进入pytorch官网查看一下需要安装的pytorch版本适配的cuda版本号：网址如下所示：
PyTorchpytorch.org
如图所示，官网默认显示最新版本的PyTorch： 点击下面的链接，可以安装一些老PyTorch的版本： 点击上面链接后，出现如下页面： 最后，根据自己的要求找到对应版本的PyTo
一 安装CUDA 9.0CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，能够为开发者们提供利用GPU并行计算的API。博主的电脑是64位的，显卡为GTX950m，系统是Ubuntu 18.04。目前NVIDIA最新版本的显卡驱动为422.50，对于Linux系统，CUDA9.0支持的最低版本的显卡驱
电脑：联系M4400，双显卡（集显和独显），开机过程长按F1进入BIOS，在设置显卡那里要选择独显类型（看英文提示选择）环境：Python 3.6.5，pip方式安装包（使用的是winpython，轻便，Anoconda太大了，安装还特别慢） CPU:I5 4200U @ 1.6GHz RAM: 6GB 显卡：GTX GT 730M(Laptop)，很老的显卡，2013年出的，显存2G，CUDA核
