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记一次tensorflow/pytorch安装gpu版本踩坑经历
这儿玩意的环境简直比逆向环境还难装
网上都让你先运行下面命令查看cuda版本
nvcc --version
nvcc -V
但通常你还没装nvcc,用下面的命令查看
nvidia-smi
CUDA版本如果没有在pytorch官网显示的版本,比如我原先是11.2,官网只有11.8、12.6、12.8可选,这时候就要搜nvidia driver
换驱动程序。我直接下载了最新驱动,对应CUDA12.9
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
如果你连nvidia-smi
命令都没有,不要担心,你只是还没下载驱动,去上面的官网下载就行。
安装过多个驱动,安装过程各种失败,请使用https://www.guru3d.com/download/display-driver-uninstaller-download官方清理工具。
进入安全模式后运行DDU win + R
-> msconfig
-> 引导
-> 勾选安全引导,重启。进入文件夹双击运行工具,选择显卡。
如果要退出安全模式,取消勾选安全引导,重启。
验证是否安装成功
见参考文章
https://zhuanlan.zhihu.com/p/110530306
所有关于Nsight的都不需要安装,亲测不影响用pytorch炼丹,实在装不上就不要选中它们。
可向下兼容。要求CUDA12.6我可以装12.8
CUDA 12.6 -> 560
CUDA 12.8 -> 570.65 or later
参考
https://blog.csdn.net/weixin_43412762/article/details/129824339
https://blog.csdn.net/weixin_44154094/article/details/115260384
记一次tensorflow/pytorch安装gpu版本踩坑经历
https://zycreverse.netlify.app/posts/ml_gpu/