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概要

平台所有镜像的系统版本为Ubuntu,多数为Ubuntu 18.04、20.04 ,少数Ubuntu 22.04

框架 框架版本 Python版本 Cuda版本
PyTorch 1.7.0 3.8 11.1
PyTorch 1.8.1 3.8 11.1
PyTorch 1.9.0 3.8 11.1
PyTorch 1.10.0 3.8 11.3
PyTorch 1.11.0 3.8 11.3
PyTorch 2.0.0 3.8 11.8
Tensorflow 2.5.0 3.8 11.2
Tensorflow 2.9.0 3.8 11.2
Anaconda 2022.10 3.8 10.2
Anaconda 2022.10 3.8 11.1
Anaconda 2022.10 3.8 11.2
Anaconda 2022.10 3.8 11.3
Anaconda 2022.10 3.8 11.4
Anaconda 2022.10 3.8 11.3
Anaconda 2022.10 3.8 11.6
Anaconda 2022.10 3.8 11.8
Anaconda 2022.10 3.8 11.8
Jax 0.3.10 3.8 11.1
Paddlepaddle 2.2.0 3.8 11.2
Paddlepaddle 2.4.2 3.8 11.2
Jittor 1.3.1 3.8 11.3
Gromacs 2022.2 3.8 11.4

安装其他版本的Python:

安装其他版本的CUDA:

安装PyTorch:

安装TensorFlow:

推荐的使用姿势

  1. 首先平台镜像中有没有您需要的Torch、TensorFlow等框架的相应版本,如果有首选平台内置的镜像

  2. 如果平台中没有合适的Torch、TensorFlow等框架版本,那么查询自己的框架需要什么CUDA版本,比如PyTorch=1.9.0需要CUDA=11.1,那么可以选择Miniconda/CUDA=11.1的平台镜像,然后在镜像内安装自己需要的框架,免去安装cudatoolkit的麻烦。(平台内置的CUDA均带.h头文件,如有二次编译代码的需求更方便)

  3. 如果以上条件都不满足,则可随便挑选一个Miniconda镜像,在开机后自行安装相关框架、CUDA、甚至其他版本的Python。