NVIDIA-SMI 528.49
Driver Version: 528.49
CUDA Version: 12.0
以上为nvidia-smi 信息，可以安装 CUDA 11.7吗？
会影响计算建模吗？
显示驱动显示 CUDA Version: 12.0可以安装 CUDA 11.7吗？
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爱晚乏客游 2023-02-21 09:12关注你这个是驱动能支持的cuda最大版本，也就是说你目前的这个驱动可以支持到cuda12.0，如果有cuda12.1你这个驱动就用不了了，所以是可以安装cuda11.7的，只要不高于这个12.0版本就行
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- 2023-02-20 19:11回答 4 已采纳 你这个是驱动能支持的cuda最大版本，也就是说你目前的这个驱动可以支持到cuda12.0，如果有cuda12.1你这个驱动就用不了了，所以是可以安装cuda11.7的，只要不高于这个12.0版本就行
- 2022-05-21 14:16回答 1 已采纳 cuda0,指的是你gpu的编号，就是说使用的是你的第0张显卡。一般用一张显卡都是这样的。
- 2020-09-05 22:14回答 1 已采纳 检查显示卡是否兼容、驱动程序、cuda sdk和cudaa 的安装。
- 2023-01-08 10:55长行的博客 CUDA 12.0 Toolkit 主要组件版本说明（翻译）
- 2023-03-10 17:35回答 2 已采纳 这是因为 PyTorch 版本所依赖的 CUDA 版本不匹配导致的。is_valible() 是 PyTorch 1.7 的一个函数，但是你使用的 CUDA 版本可能过老了。 解决方法有两种： 升级
- 2021-05-31 11:10回答 2 已采纳 在程序的前面加上，后面的数字要看你的显卡数目，意思是对该程序显示哪几张显卡可以使用。如果只有一张的话，要改成0.然后就是torch设置显卡的问题。 最好这么写：torch.device('cuda:
- 2022-04-12 15:51回答 2 已采纳 1 batchsize调到8 也是一样的报错。2 训练前我用nvidia-smi查看GPU显存，已使用0.121G（总共6G），一旦开始训练已使用显存数据就开始上升，最终到5.359G后程
- 2021-04-28 21:49AbigaleXinn的博客 首先，Ctrl+Alt+T打开Linux命令行，输入nvidia-smi命令查询driver version及支持的CUDA版本 我要下载的cuda版本只要低于查询到的版本11.2即可，原因可参见该文章：简书 我没有旧版本的卸载，从cuda的下载和安装...
- 2022-09-04 14:25回答 1 已采纳 从6月初开始，6G显存的显卡开始出现CUDA Error:out of memory的问题，这是因为dag文件一直在增加，提示显存不足，不过要增加到6G还需要最少两年的时间。现在出现问题的原因是1、内
- 2021-08-20 11:18回答 1 已采纳 label是类别，比如说（“100，“110”,“111“），你的100是第0类，110是第1类，111是第2类，你这么写变成了100是第100类，110是第110类，111是第111类了，原本你只有
- 2019-07-17 11:27回答 6 已采纳 经过自己测试（可以在visual studio上编写CUDA程序），确实是支持的。
- 2021-07-12 10:02bug生成中的博客 Your installed CUDA driver is:10.0 出现这个情况，就是电脑配置最高位10.0 而pytorch-gpu版本，支持10.0的只有pytorch1.2版本 高版本是不支持较低cuda的，所以只能自己在重新找个合适的版本下载了， 个人试过...
- 2017-06-10 16:27回答 2 已采纳 后来重装cuda8.0时发现，应该先安装VS2013然后才安装cuda8.0，因为安装cuda8.0时，它会配置VS2013，如果安装顺序相反，则新建项目的时候，没有nvidia模块。
- 2022-08-05 12:06usingvc6的博客 Detected CUDA version (11.7) mismatches the version that was used to compile PyTorch (10.2)
- 2023-03-12 16:17爱吃面的猫的博客 此案例是以win11环境为案例，进行深度学习环境搭建，选择工具及版本分别为CUDA 11.7、Pytouch1.12.1、Miniconda3_py38(含Python3.8)
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