30系显卡-旧版本深度学习环境配置(pytorch1.9.0+cuda11.1、tensorflow1.15.5+cuda12.2)
pytorch1.9.0tf1.15
·
pytorch1.9.0+cuda11.1
踩坑背景
BERN2推荐pytorch1.9.0+cuda10.2
- cuda的坑:30系显卡不支持cuda11以下版本,安装了10.2看似available,实则无法进行运算;
- pytorch的坑:根据官方推荐命令安装pytorch1.9.0+cuda11.3,结果安装的是cpu版本的pytorch。。。
解决方法
查看仓库列表之后,安装了pytorch1.9.0+cuda11.1conda install pytorch==1.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch
安装的时候,源还是有问题,加了几个源才搞定
重点
- cuda和pytorch最好一起安装,用conda env进行版本管理。
- 显卡驱动是系统层面的,向下兼容,安装最新的就行。
- cudnn在nvidia官网下载安装( 不装也能跑,装了能加速)。
- windows有些仓库不太兼容,用ubuntu子系统跑。
tensorflow1.15.5+cuda12.2
踩坑背景
用于Bert-as-sevice,仓库不适用于tf2.0版本以上
解决方法
https://github.com/NVIDIA/tensorflow
NVIDIA官方维护仓库,会自动安装tf1.15.5、cuda和cudnn。
# 需要python3.8
pip install --user nvidia-pyindex
pip install --user nvidia-tensorflow[horovod]
更多推荐




所有评论(0)