pip install pytorch torchvision torchaudio注意,如果你使用的是pip而不是conda,那么你需要确保你的计算机上已经安装了CUDA工具包。否则,你需要下载并安装CUDA工具包,然后根据需要选择合适的版本号。你可以在PyTorch官方网站上找到关于CUDA工具包的更多信息。 等待安装完成。安装过程可能需要一些时间,具体取决于你的网络速度...
1、查看自己的设备对应的cuda版本 (1)打开NVIDIA控制面板 (2)点击“帮助”,如下图: (3)点击“系统信息”--->“组件”可以看到下图,CUDA版本是10.2: 2、在官网(https://pytorch.org/)上查看对应的版本 从下图可以看到红线标注的是需要运行的命令。但是,如果直接运行将会特别慢,一是文件本身比较大,二是外网安装。
pin_memory (bool, optional) – If True, the data loader will copy Tensors into CUDA pinned memory before returning them. If your data elements are a custom type, or your collate_fn returns a batch that is a custom type, see the example below. drop_last (bool, optional) – set to T...
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html发现windows上 cuda10.0需要显卡驱动版本>=411.31,去 https://www.geforce.com/drivers 下载新版显卡驱动 安装好驱动后安装cuda10.0,下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive建议默认路径安装就可以,windows教程:一路点击下一步...
进入pytorch官网,根据系统、python版本、cuda版本选择下载命令。 这里有个坑 许多同学表示添加镜像源之后,安装pytorch的过程依然很漫长,甚至中断退出安装,甚至有不少帖子表示“不要再使用清华镜像源了”。 其实真正的问题是,pytorch官网中给出的下载命令为:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 这里比官网的命令少了一个-c pytorch 主要是因为-c pytorch表示指定使用pytorch channel，这个服务器位于国外，下载速度很慢，使用刚刚添加进default channel的清华镜像源可以得到一个较快的下载速度 验证是否安装成功在当前环境下输入命令 python import torch import ...
当然，你也可以选择其他镜像源，如阿里云镜像站。只需访问相应的CUDA版本链接，然后用pip install命令安装即可。例如，阿里云的PyTorch安装包链接可以在开源镜像站查找并使用。总的来说，通过灵活切换pip的源，无论是临时还是永久，都能有效解决在国内下载PyTorch CUDA版本时的速度问题。选择一个适合自己的镜像...
当然，其他源例如阿里源也可以，到以下网站，找到相对应CUDA版本的安装链接再pip install即可。pytorch-...
当然,升级pip本身也可以使用清华镜像源。 3,安装pytorch PyTorchpytorch.org/ 进入pytorch官网,根据系统、python版本、cuda版本选择下载命令。 (1)如果选择旧版本则进入previous version中选择对应cuda和系统的版本 添加上文所说的参数即可通过清华镜像源高速下载pytorch: ...
直接用pip 用官网的方法安装,如果只需要cpu版本,选择cuda:无的版本 pip install torch==1.5.1+cu92 torchvision==0.6.1+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html anaconda环境配置 1、anaconda 环境 查看目前已经存在的环境:conda env list ...