这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了关于python pytorch 与CUDA版本相关问题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
首先在终端中输入python进入python交互式环境
import torch
print(torch.__version__) #注意是双下划线
官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
CUDA Toolkit版本及可用PyTorch对应关系总结（参考官网）
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-739169.html
cuda版本确定后，pytorch要依赖此cuda版本，因为pytroch安装跟cuda对应的，比如下图，torch1.11.0只适配cuda10.2、11.3；不适配cuda10.1等其他版本cuda。
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本教程是最新的深度学习入门环境配置教程，跟着本教程可以帮你解决入门深度学习之前的环境配置问题。同时，本教程拒绝琐碎，大部分以图例形式进行教程。这里我们安装的都是最新版本~ 1.1 下载 首先，进入Aanconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 如果嫌下载慢的话，
集显看最下面 首先GPU安装教程 1.安装Anaconda （这个是可以安装环境和前置的软件)，这个网址是清华源下载，可以去官网下载 Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 2.安装CUDA （这个是显卡驱动，需要安装好以用显卡计算，缩短运行时间）（c
目录 1.在Anaconda Prompt创建新环境 2.去pytorch官网上查找环境中Python所对应的pytorch版本并下载相关包 查询电脑独立NVIDIA显卡所适配的CUDA版本 CUDA版本查询 3.部分库版本的安装与修改 本人在Anaconda下创建的新环境为 python 3.7.0 pytorch 1.8.0 pillow 9.5.0 numpy 1.21.5 能够正常运行 如果我这
进入anaconda官网：https://www.anaconda.com/ 点击 download 下载文件，我这里是 Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe （后续更新版本exe文件会有差别） 下载后打开 .exe 文件下载 anaconda： 选择安装路径（用默认的路径也可以）： 这里两个都选： 然后安装就可以了。 打开 cmd，输入 conda（如果是
最近换了台新的linux的ubuntu的服务器，发现其实际安装的cuda版本为11.4，但是pytorch官方给出的针对cuda 11.4并没有具体的pytorch的安装指令，于是采用不指定pytorch版本直接安装让其自动搜索得到即可 直接通过：
1.下载Miniconda下载地址 2.在安装过程中需要勾选“Add Anaconda to the system PATH environment variable”选项 3.检验win+R，输入cmd，在文本框输入conda --version 1.点击该链接+点击jupyter记事本下载压缩包 2.解压该压缩包 3.在解压后的文件夹地址栏输入cmd回车进入命令模式。 1.conda和pip默认使⽤
官方推荐的cuda版本为10.2和11.3，这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 以下是Pytorch和CUDA对应的版本 CUDA 环境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.9.0、1.10.0、1.
conda env create -f environment.yaml python=3.8 Collecting package metadata (repodata.json): failed CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/repodata.json Elapsed: -An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will g
在跑项目时遇到了以下问题： RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device. Anaconda安装pytorch遇到一直循环Solving environment问题 CondaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url＜https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda*** Executing transaction: failed 是pytorch和电脑自身cuda版本不匹配
首先查看自己电脑能支持的cuda版本，查看方法，命令行输入：nvidia-smi 这里我的cuda最高支持11.1的版本，下载的时候找11.1及以下的都可以 然后是在命令行进入提前创建好的虚拟环境（我的虚拟环境名字叫DLGPU，这里要换成自己的） 然后去pytorch的官网里可以找到下载cuda和对应
