一、查看个人计算机的GPU型号 1、打开命令提示符 2、输入 nvidia-smi 3、打开以下链接并找到上一步中的CUDA版本号 4、打开以下链接查询pytorch支持的CUDA版本 https://pytorch.org/get-started/locally/ 二、下载和安装CUDA 1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 3、查看安装在计算机的CUDA版本 ...
一、cuda安装: 1.nvidia-smi来查看当前安装的驱动版本 显示:NVIDIA-SMI 512.72 Driver Version: 512.72 CUDA Version: 11.6 2. 根据显卡型号和驱动程序版本,到CUDA官方开发者网站(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)找到对应显卡支持的CUDA版本列表(找11.6版本) 二、GPU版pytorch安装 1. 安装pytorc...
1、安装cuda和anaconda 要使用pytorch-GPU,首先确保自己的显卡是英伟达显卡(RTX),然后安装CUDA,这一步其它教程很多。安装好之后要查看自己的CUDA版本,我的是11.1。 anaconda是非常方便的包管理工具。为了防止和其它环境发生冲突。 在安装pytorch之前,可以利用andaconda创建一个新的环境。 代码语言:javascript 复制 conda ...
安装Pytorch-gpu版本(第一次安装 或 已经安装Pytorch-cpu版本后) 代码语言:javascript 复制 #创建新环境 conda create--name pytorch-gpu python=3.6#激活环境 conda activate pytorch-gpu 命令行输入:conda create –name pytorch_gpu python=3.6 python_gpu为anaconda下虚拟环境名称,可自定义,python=3.6为选择安装的...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib\x64 3 安装pytorch 激活上面创建的虚拟环境,使用步骤1获取的安装指令,在命令行输入指令,回车 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 等待成功安装后,执行以下代码: import torch torch.cuda...
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GPU版pytorch安装 检查是否有合适的GPU,若有则安装Cuda与CuDNN(需检查电脑是否有合适的GPU) 1.在桌面上右键点击NVIDIA控制面板。 2.进入NVIDIA控制面板后,点击帮助,选择系统信息 3.查看电脑的显卡信息(本机显卡型号为NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti,驱动型号为466.47),同时需要注意显卡驱动的更新 ...
首先,安装NVIDIA GPU驱动,并检查它支持的CUDA版本。然后,根据支持的CUDA版本,下载并安装相应的CUDA ...
anaconda中安装pytorch(GPU版)(离线安装)(最简单)首先,你需要有一个Anaconda的环境。我们假设你已经创建了一个名为’myenv’的环境,其中包含了最新版本的Anaconda。请确保您的Anaconda环境已激活。 安装依赖库首先,我们需要安装一些依赖库,这些库是运行PyTorch(GPU版)所必需的。请运行以下命令: conda install cudatoolk...
在新环境中,安装PyTorch(GPU版)。输入以下命令: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch 其中,“xx.x”表示你的CUDA版本号,例如如果你的CUDA版本是11.0,那么命令应为: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch 等待安装完成后,使用以下命令验证...