查看本机CUDA版本

在PyTorch中使用CUDA根据你的具体环境和需求调整版本号确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。

在PyTorch中使用CUDA你需要确保正确安装了匹配你的GPU的CUDA

Toolkit。

以下是在PyTorch中使用CUDA的一般步骤

检查CUDA支持

首先确保你的GPU支持CUDA。

你可以在官方CUDA支持列表上查找你的GPU型号。

或者直接命令行

安装CUDA

Toolkit。

你可以从NVIDIA官网下载。

在安装期间可以选择安装适用于你的系统的CUDNN库。

cuDNN是NVIDIA的深度神经网络库可以加速深度学习任务。

在CUDNN下载页面下载适用于你的CUDA版本的cuDNN并按照安装说明进行安装。

安装PyTorch

选择合适的PyTorch版本并使用pip或conda进行安装。

按下面步骤2执行。

Toolkit和cuDNN,则步骤如下

官网查看对应系统对应cuda版本对应pytorch版本的安装命令链接如下

Previous

deployment.https://pytorch.org/get-started/previous-versions/如图

用pip

https://download.pytorch.org/whl/cu116

这个命令将安装PyTorch、torchvision和torchaudio并指定CUDA版本为11.6注意PyTorch的版本和CUDA版本可能会更新确保使用适用于你系统的版本。

请注意使用pip安装时你需要确保你已经安装了正确版本的CUDA

Toolkit。

如果你的CUDA版本不是11.6你可能需要在cu116部分做相应的调整查看官网相应的版本匹配。

用conda安装

print(torch.__version__)在Python中运行以下代码确保PyTorch能够使用CUDA

import

print(torch.cuda.is_available())#

显示当前CUDA版本

如果输出为True表示CUDA可用并且输出将显示你安装的CUDA版本。

请根据你的具体环境和需求调整版本号确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。

如果使用conda你可以使用conda命令替代pip。

注意PyTorch版本和CUDA版本需要匹配否则可能会导致不兼容的问题。