python3.6对应的torch以及对应的cuda和cudnn的版本
时间: 2024-01-15 07:04:38 浏览: 173
Python 3.6 对应的 PyTorch 版本是 1.7.1。根据 PyTorch 官方文档,PyTorch 1.7.1 支持的 CUDA 版本为 10.1、10.2 和 11.0,支持的 cuDNN 版本为 7.6 及以上。但是需要注意的是,不同操作系统的支持情况可能会有所不同,建议在安装前仔细阅读 PyTorch 官方文档。
相关问题
python3.6对应的torch以及对应的cuda和cudnn以及torchvision的版本
对于Python 3.6,推荐使用以下版本的torch、cuda、cudnn以及torchvision:
- torch 1.7.1
- cuda 10.2
- cudnn 7.6.5
- torchvision 0.8.2
请注意,具体的版本选择也要根据你的操作系统和硬件环境来确定。如果你的硬件不支持cuda 10.2,则需要选择与你的硬件兼容的cuda版本。此外,如果你使用的是conda或pip等包管理器,则可以通过它们来安装这些库的特定版本。
python3.6安装torch
### 安装PyTorch于Python 3.6环境
对于希望在Python 3.6环境下安装PyTorch库的情况,推荐使用`pip`工具来完成这一过程。考虑到不同操作系统之间的差异,在此提供适用于Linux系统的具体命令集。
#### 使用pip安装PyTorch
确保当前使用的Python版本为3.6,并且已经正确配置了对应的pip工具。如果遇到pip版本问题,可以考虑恢复pip至原始状态以便顺利进行后续操作[^1]:
```bash
sudo python3 -m pip uninstall pip && sudo apt install python3-pip --reinstall
```
接着,可以通过官方建议的方式利用pip安装特定版本的PyTorch。为了适配Python 3.6并获取稳定版次,可访问[官方网站](https://pytorch.org/get-started/locally/)查询最新的兼容指令。通常情况下,针对CUDA支持与否有两种基本形式的选择;这里仅展示CPU版本作为例子:
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
上述命令会自动处理依赖关系并将必要的组件部署到现有的Python环境中。值得注意的是,随着技术的发展以及各软件包间的相互作用变化,具体的URL或者其他参数可能会有所调整,因此始终建议参照最新发布的指南来进行实际操作。
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