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cuda11.3需要下载哪个版本的spconv和cumm

时间: 2023-06-15 22:05:37 浏览: 1241
要使用 CUDA 11.3,您需要下载与该版本兼容的 spconv 和 cumm 版本。以下是建议的版本: - 对于 spconv,建议使用 v1.2.1 版本,该版本已经支持 CUDA 11.3。 - 对于 cumm,建议使用 v1.3.0 版本,该版本已经支持 CUDA 11.3。 请注意,这只是建议版本,如果您使用其他版本的 spconv 和 cumm,也可能能够在 CUDA 11.3 上正常工作。
相关问题

spconv-cu113==2.1.21 应该安装哪个版本的cumm

spconv-cu113==2.1.21 应该安装 cuDNN 7.6.5 和 CUDA 10.1 版本的 cuDNN,你可以在 NVIDIA 官网上下载对应版本的 cuDNN,然后按照官方文档进行安装配置。同时,建议你在安装之前先查看一下 spconv-cu113==2.1.21 的依赖关系,确保你的环境中已经安装了所有必要的依赖库。

13.1+cu116(OpenPCDet要求在1.10.0以下,但是在安装C++ build tools与cuda的的时候遇到了很多版本不兼容的问题)torchaudio : 0.13.1+cu116torchvision : 0.14.1+cu116numpy : 1.20.0scikit-image : 0.15.0scipy : 1.9.1setuptools : 58.2.0spconv : spconv-cu117cumm : cumm-cu117(很关键,否则会导致以下错误)12345

### PyTorch及相关依赖的正确配置 为了确保PyTorch及其相关组件(如`torchvision`, `torchaudio`, 和其他第三方库)能够正常工作并避免版本冲突,以下是详细的解决方案。 #### 1. CUDA 版本的选择 CUDA 的版本选择至关重要。如果硬件支持较新的 CUDA 版本,则应优先考虑使用最新的稳定版 CUDA。然而,在某些情况下,特定框架可能仅兼容旧版本的 CUDA。对于 OpenPCDet 要求的 PyTorch 1.10 或更低版本的情况,推荐使用的 CUDA 版本为 **CUDA 10.2** 或 **CUDA 11.3**[^2]。 #### 2. 安装指定版本的 PyTorch 根据需求,可以选择通过官方渠道安装合适的 PyTorch 版本: - 如果需要安装 PyTorch 1.9.0 并搭配 CUDA 10.2: ```bash pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` - 若需安装 PyTorch 1.10.0 及其对应的轮子文件(适用于 Jetson 设备或其他特殊环境),可以手动下载 `.whl` 文件并执行如下命令: ```bash python -m pip install torch-1.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ``` 注意:OpenPCDet 对 PyTorch 的版本有严格限制(低于 1.10)。因此建议测试多个候选版本以找到最佳适配项[^1]。 #### 3. 安装 TorchVision 和 Torchaudio 这些附加模块通常与核心 PyTorch 库保持同步更新。例如,当选择了 PyTorch 1.11.0 + cu113 组合时,可按以下方式完成安装: ```bash pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 此操作会自动处理二者的相互依存关系[^3]。 #### 4. SpConv 和 Cumm 的集成 SpConv 是一种用于稀疏卷积运算的有效工具包;而 Cumm 则提供了底层优化功能。两者均需特别编译才能匹配目标平台上的 CUDA 架构。一般做法是从源码构建或者利用预编译好的发行版: ```bash pip install spconv-cu113 ``` 上述指令假定已具备对应版本的支持条件。否则,请参照项目文档调整具体参数设置。 --- ### 总结 综合以上分析可知,针对当前场景下的主要挑战在于协调好各软件单元间的协作关系——既要满足应用层面对 API 功能性的诉求,又要兼顾低级驱动层面的技术约束。最终形成的方案应当经过充分验证来确认无误运行状态。
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