4.3 你的显卡不支持要求的CUDA版本 5 最后 0 概述 对于pytorch,我是一枚小白,最近有使用pytorch的需要,而且是要gpu版的,于是去网上去找教程,一一尝试,失败了很多次,最终回到pytorch官网,按照官网的教程操作,一次就成功安装gpu版pytorch。不禁感叹: 网上的所有教程是XX,我说的。安装GPU版pytorch必须去官网: https:...
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 ...
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...
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...
cuda安装之前,需要查看本机的gpu版本 查看自己电脑是否安装了显卡驱动 在桌面右击,打开NVIDIA 控制面板,点击系统信息,我们可以看到自己驱动程序版本,如果没有gpu驱动,建议先安装NVIDIA驱动 点击组件查看支持cuda的版本号,在这支持cuda 11.6.1 安装cuda https:
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。
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 ...
特别是在使用GPU进行训练时,需要考虑到CUDA版本和PyTorch版本的兼容性。本文将介绍如何在清华源上快速安装GPU版本的PyTorch(Cuda12.1),帮助初学者顺利入门。 首先,确保你的系统中已经安装了NVIDIA的显卡驱动和CUDA 12.1。你可以在NVIDIA的官方网站上下载并安装最新版本的显卡驱动,然后在NVIDIA的CUDA官网上下载并安装CUDA ...
pip installD:\迅雷下载\torchvision-0.10.1+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl pip installD:\迅雷下载\torchaudio-0.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 安装完成后查看pip list 开始检查是否安装成功: importtorch torch.cuda.is_available()#查看GPU是否可用importtorchvision#机器视觉库...
关于Cuda的版本选择,可以进入官方指南查询(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html),根据计算机的GPU型号以及驱动版本进行选择。 根据本机的466.47驱动版本,可选择CUDA 11.3.1,但鉴于Pytorch官网只开放了CUDA 11.1的版本,所以只能选择11.1及以下的版本,进入官网选择“Legacy Releases”查看...