要安装支持CUDA版本的torchvision,请按照以下步骤操作: 确认CUDA版本和系统环境: 首先,确保你的系统中已安装了NVIDIA GPU和对应的CUDA驱动。 使用nvidia-smi命令查看CUDA版本,例如: bash nvidia-smi 这将显示你的CUDA版本信息。 访问PyTorch官方网站或相关资源: 访问PyTorch官方网站或相关资源,查找与你的CUDA版本相...
解压,在解压后的文件夹cuda下,将bin、include和lib文件夹剪切,然后粘贴到CUDA11_1文件夹下 4、添加环境变量 五、安装pytorch和torchvision 1、下载pytorch 打开网址 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 根据前面所提的项目需求pytorch在1.7以上,且安装了cuda11.1,由于我的python版本是3.7,因此选择最...
2. 安装torch和torchvision conda installpytorch-gpuconda install torchvision-gpu
同时,确保CUDA、Torch和Torchvision的版本兼容,避免出现版本冲突问题。 二、CUDA安装指南 前往NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包,确保选择与您的操作系统和显卡兼容的版本。 双击安装包,按照提示完成CUDA的安装。安装过程中可能需要您接受协议、选择安装位置等。 安装完成后,验证CUDA是否成功安装。在命令行中输入nvcc -V...
cudnn安装网址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 1.进入下载网页 2.找到与cuda版本、操作系统对应的进行下载 3.下载后进行解压,可以得到下面几个文件夹 4.将它们都复制到cuda的安装路径下进行替换 4.torch和torchvision安装 torch和torchvision安装网址:download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
安装指定cuda版本的torch和torchvision 建议去下面链接下载后本地安装: https://download.pytorch.org/whl/torch/https://download.pytorch.org/whl/torchvision 查看torch和torchvision的版本匹配信息: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
cuda、torch、torchvision对应版本以及安装 查找torch与torchvision对应版本 匹配情况如下: 1.在线下载: 在pytorch官网选择相应的历史版本,使用conda或者pip安装,使用官网的镜像下载很慢,建议使用其他的镜像源,这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -...
这里安装的 版本为pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0,使用 conda 可以进行正确安装,安装命令来自 pytorch 官方 正确可用的安装方法如下:(亲测可用) conda create -n nice python=3.6.9 conda activate nice conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch ...
3、安装pytorch cuda跟cudnn准备完毕,该安装pytorch了,下载链接https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这个版本很好看,cu102表示就是cuda10.2的意思,cp38表示python3.8的意思,然后win跟linux表示不同系统然后1.7.1就是版本。上图里面就是pytorch版本1.7.1,torchvision版本0.8.2。
我的cuda版本是10.0.130,所以我要安装的pytorch版本是1.1,1.2这些。我选择1.2版本,那torch对应也是1.2版本,torchvision就选择0.4.0版本。 (4)直接在shell里输入:pip install torch==1.2.0 torchvison==0.4.0,回车,等他运行结束 (5)shell键入“python”进入python环境,然后输入“import torch",看看是否成功,”print...