Я планирую установить PyTorch 2.5 для проекта глубокого обучения на ПК с Windows 10 с совместимым графическим процессором NVIDIA. Я хочу убедиться, что выбираю наиболее совместимые версии Python и CUDA, чтобы избежать проблем с установкой и выполнением. Основные сведения:
Я использую Miniconda3 для управления средой Python.
Текущая версия драйвера NVIDIA установлена в моей системе составляет 566,36
Я предпочитаю стабильный и официально поддерживаемые конфигурации для работы на рабочем уровне.
Какая версия Python лучше всего подходит для PyTorch 2.5 для обеспечить совместимость с его зависимостями?
Есть ли какие-либо дополнительные зависимости или соображения совместимости, о которых мне следует знать (например, определенные версии cuDNN)? Что я пробовал:
Я пытался установить PyTorch 2.5 с помощью Conda с совместимой версией CUDA. Я начал с выбора Python 3.13 и установил набор инструментов CUDA для версии 12.4. Что я ожидал:
Я ожидал, что установка пройдет гладко и что PyTorch 2.5 будет работать с CUDA 12.4 на моем графическом процессоре, обеспечивая эффективное аппаратное ускорение для задач глубокого обучения. Что произошло на самом деле:
Установка завершилась без ошибок, но когда я тестировал PyTorch с помощью torch.cuda.is_available() он вернул False, указывая, что графический процессор с поддержкой CUDA не был обнаружен. Я не уверен, что выбранные мной версии Python или CUDA полностью совместимы с PyTorch 2.5.
Я планирую установить PyTorch 2.5 для проекта глубокого обучения на ПК с Windows 10 с совместимым графическим процессором NVIDIA. Я хочу убедиться, что выбираю наиболее совместимые версии Python и CUDA, чтобы избежать проблем с установкой и выполнением. [b]Основные сведения:[/b] [list] [*]Я использую Miniconda3 для управления средой Python. [*]Текущая версия драйвера NVIDIA установлена в моей системе составляет 566,36 [*]Я предпочитаю стабильный и официально поддерживаемые конфигурации для работы на рабочем уровне. [/list] [list] [*]Какая версия Python лучше всего подходит для PyTorch 2.5 для обеспечить совместимость с его зависимостями? [*]Есть ли какие-либо дополнительные зависимости или соображения совместимости, о которых мне следует знать (например, определенные версии cuDNN)? [b]Что я пробовал:[/b] Я пытался установить PyTorch 2.5 с помощью Conda с совместимой версией CUDA. Я начал с выбора Python 3.13 и установил набор инструментов CUDA для версии 12.4. [b]Что я ожидал:[/b] Я ожидал, что установка пройдет гладко и что PyTorch 2.5 будет работать с CUDA 12.4 на моем графическом процессоре, обеспечивая эффективное аппаратное ускорение для задач глубокого обучения. [b]Что произошло на самом деле:[/b] Установка завершилась без ошибок, но когда я тестировал PyTorch с помощью torch.cuda.is_available() он вернул False, указывая, что графический процессор с поддержкой CUDA не был обнаружен. Я не уверен, что выбранные мной версии Python или CUDA полностью совместимы с PyTorch 2.5.
Мобильная версия