(如果不能使用‘sudo’命令,直接去掉即可,如上图第二个红框)step 1: 查看支持的最高CUDA版本法二:cuda-uninstaller(101版本以上)Ubuntu2004安装cuDNN(包括WSL)在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述关注点赞收藏评论Ubuntu2004下更换CUDA版本

ubuntu1604下安装NVIDIA(cuda)-gtx965m相关步骤以及问题pytorch-02成功调用GPU:ubuntu1604,Nvidia驱动安装以及最新cuda90与cudnnV70配置win10下安装使用pytorch以及cuda9、cudnn70安装cuda91内核问题:Unable to locate the kernel source深度学习安装Pytorch就比较简单了,如果不想自己编译,直接从官方按照你的Cuda版本和Cudnn版本安装即可: 安装好Pytorch之后,测试一下cuda是否工作

彻底解决jupyter notebook 无法import安装包问题hqtsyd:这样修改重启电脑之后,conda内的几个环境python版本不一样好像会引起SRE模块报错,然后无法运行python,也启动不了jupyter notebookchnsenticorp数据集及其处理秋山玉佩:额,不能把洗好的pip freeze导出版本号取消 @ file (python环境导出总结)2024年5篇2023年47篇2022年83篇2021年146篇2020年190篇2019年33篇目录

注意:你系统安装cudatoolkit的版本,和conda创建的虚拟环境中的cudatoolkit,cudnn的版本是无关的,版本不一致是不会影响的,你只需要在虚拟环境中确定版本即可!而且torchvision的021这个版本即使是在pytorch自己的仓库都找不到,只能找到020,更别说在国内的镜像源中了

Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤方法3:再尝试是否可以配置anaconda自带的cuda,暂时还不知道怎么弄然而,由于项目的不同需求,有时我们通过理解和设置这些环境变量,你可以灵活地在不同CUDA版本之间切换,满足不同项目的需要。

需要注意的是,通过conda安装的cuda版本按理说要小于等于本机的cuda。通过conda安装pytorch, cuda,cudnn的例子需要注意的是,conda安装的CUDA版本应与本机CUDA版本相匹配或更低

**TensorFlow14 GPU 版本与CUDA8和cuDNN7 安装详解** 在深度学习领域,TensorFlow 是一个广泛应用的开源库,它支持高性能的数值计算,尤其适合构建和训练神经网络模型win10+cuda102+深度学习-环境配置一、二、三、四、下载网址 一、Linux Tested build configurations 二、 三、 四、下载网址CUDA下载地址 点击打开链接cudnn下载地址

进入Pytorch官网,可以看到在2025年05月14日这天前Pytorch最高支持的CUDA版本为117,尚未支持CUDA 118,我们选择CUDA 117版本对应的Pytorch版本下载即可。可以看到,在建立的这个虚拟环境中已经成功安装了cuda 117版本的pytroch。过程中提到了使用Anaconda创建虚拟环境以避免干扰,以及通过pip配置国内镜像源以加速下载。

在配置环境的时候很是头疼,因为3090只支持cuda110+的版本,而tensorflow1×已经不再维护,没有出支持cuda110+的版本了。可以看到右上方显示CUDA Version: 112说明该驱动支持的最高CUDA版本是1121、conda虚拟环境安装CUDA和CUDNN(貌似安装 nvidia-tensorflow时会安装cuda、cudnn等):

VS版本选择,注意所下载CUDA所支持的对应VS版本。WINDOWS环境下配置和安装cuda开发环境win11及cuda121环境下pytorch安装及避坑