今天小编给大家分享一下显卡驱动CUDA和pytorch CUDA 之间的区别是什么的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
如何查看CUDA 版本
常见的查看CUDA版本的指令有如下几个
nvidia-sminvcc --versionpython -c "import torch; print(torch.version.cuda)"nvidia-smi
nvcc --version
我先在用的是Windows电脑，这里是一张Linux 网图
python -c “import torch; print(torch.version.cuda)”
为何三个指令 三种结果？
nvidia-smi
这个命令一旦装完显卡驱动（nvidia-driver）就可以使用了，驱动程序提供最底层的程序接口，直接与硬件打交道。插上显卡的计算机也必须要装上驱动程序才能使用显卡。所以 nvidia-smi 的输出几乎都是显卡的硬件信息。
系统同一时间只能安装一个版本的驱动程序，如果安装多套版本可能会导致未定义的错误，另外驱动程序保持最新版本即可。
那这里的 CUDA Version 是代表什么呢？其实驱动程序也有 CUDA，叫做 Driver CUDA，这里指的是 Driver CUDA 的版本。而几乎所有的框架程序，所使用的 CUDA 都不是 Driver CUDA，而是 NVIDIA 提供的更上层的编程接口，叫做 Runtime CUDA
nvcc 和 torch.version.cuda
首先 nvcc 是一个编译器，这个编译器是用户在安装 Runtime CUDA 的时候附带的。因此 nvcc 打印的是 Runtime CUDA 的版本。同样的，torch.version.cuda 打印的也是 Runtime CUDA 的版本，那这两个版本为什么也不同呢？我们需要先了解Runtime CUDA。
Runtime CUDA
Runtime CUDA 是 NVIDIA 封装的上层接口，几乎所有的应用程序，都是直接调用 Runtime CUDA 的 API，而 Runtime CUDA 内部调用 Driver 的接口。所以通常所说的 CUDA 都是指的 Runtime CUDA（除非是驱动开发的人员）。另外 NVIDIA 有一个规则，Runtime CUDA 的版本号必须小于等于Driver CUDA 的版本号，所以 nvidia-smi 输出的 CUDA 版本可以理解为该系统所能安装的最高 CUDA 版本号是多少。
安装方法
nvcc --version 输出的是当前安装的 CUDA 的版本，而系统同一时间还可以安装多套 CUDA，并且安装的方式还多种多样，一般来说有以下几种安装方式：
PyTorch 本身自带 CUDA
# 会自动安装 CUDA 10.2pip3 install torch# 会自动安装 CUDA 11.3pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113# 会自动安装 CUDA 11.6pip3 install torch --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116有人可能会问：为什么装了 PyTorch 之后，没有 nvcc 这个命令，或是 nvcc --version 显示的 CUDA 和 PyTorch 安装的 CUDA 版本对不上？
上文说了，一个系统可能有多套 CUDA，如果 nvcc --version 显示的 CUDA 对不上号，是因为系统本身安装了其他版本的 CUDA。另外，PyTorch 自带的 CUDA 只包含库文件，没有 nvcc 编译器，所以没有 nvcc 这个命令。
通过 Ubuntu 的官方源安装
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit通过 conda 安装
conda search -c conda-forge cudatoolkit # 列出所有可以安装的版本conda install -c conda-forge cudatoolkit=xx.x.x以上就是“显卡驱动CUDA和pytorch CUDA 之间的区别是什么”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网行业资讯频道。
