TensorFlow、pytorch和python对应的版本关系_pytorch cpu 和gpu版本对应

作者：Gausst松鼠会 | 2024-06-09 20:19:46

踩

pytorch cpu 和gpu版本对应

安装深度学习框架的时候需要考虑版本的关系，不然装了用不了就尴尬了。

深度学习首先得问题就是用CPU跑，还是GPU跑。。当然有英伟达显卡的都想用GPU跑，不然买显卡是做啥、、GPU跑得多块，一下就训练完了。但是有的同学没得gpu，只能cpu来跑。

TensorFlow的环境这几年真的不太行了，毕竟谷歌自己都不怎么用了，现在都去弄pytorch了。

去官网看了看：发现他们从2.10版本之后的版本，win系统都不支持cuda了，看来想装2.11版本以上的TensorFlow 这英伟达显卡起不来作用了。

CPU对应的版本如下：

GPU对应的版本如下：（只支持2.10以下）

建议现在都用py3.10和对应的TensorFlow 2.8以上版本。

什么？你问我keras和TensorFlow的版本，那没必要了，现在的TensorFlow安装后自带keras，版本都是对应一样的。不需要考虑keras的版本，直接pip就行了

pip install tensorflow==2.15.0

后面更上你的版本号，没加的话应该默认最新的版本。

只需要对好python和TensorFlow的版本，keras肯定没问题。

pytorch的安装就有点讲究了，之前还要下载什么驱动之类的玩意，现在只需要把三个版本对应好：CUDA Toolkit的版本，python的版本，pytorch的版本。

这三个对上就行。

当然你装cpu版本的只需要 python的版本和pytorch的版本对上就行。

首先在英伟达的控制面板里面去找自己显卡的的CUDA Toolkit的版本

可以看到我的CUDA Toolkit是12.2.146的版本，也就是说CUDA 12.2以下的版本应该都是支持的。

怎么查看cuda和pytorch版本的关系呢？，可以查看官网的安装命令：

上面会有每个torch版本的对应的cuda的版本命令：

例如这里的2.2.2就支持cuda11.8和12.1的版本。

那我们12.2的cuda就都可以选了，无所谓，那就来最新版本的pytorch2.3吧！

cuda和pytorch版本对应了后，去找python 的版本。

其实基本上3.8-3.11这个版本的python都是支持2.0以上版本的 torch 的。

找到合适的对应的版本就去官网找命令下载就行。

我从官网上掏出了最新的安装命令：Start Locally | PyTorch

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

在conda里面安装就行。

（创作不易，各位看官觉得还不错能帮到你们就点个赞和收藏吧）

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/Gausst松鼠会/article/detail/695652