importtorchtorch.cuda.is_available() 若返回True,则一切正常,大功告成。 若返回Flase,则为显卡驱动,cuda,pytorch不匹配 很可能是cuda版本高,显卡驱动版本低。重新检查一下03部分的内容是否出错。事实上照着以上思路走下来,出现问题概率不大。毕竟我又在window也配了一遍了。
(4)添加上面提到的位置,并点击确定保存 2、Q: torch.cuda.is_available()返回False A:1、请检查cuda是否正确安装2、请检查cuda|cuDNN|Pytorch版本是否匹配 3、cudatoolkit未正确安装4、没有添加到环境变量 解决办法: 1.检查cuda是否正确安装 (1)打开CMD,输入以下命令 nvcc --version 1. (2)如果输出版本号,...
(2)之后,输入 import torch,如果没有报错,意味着 PyTorch 已经顺利安装了 (3)接下来,输入 torch.cuda.is_available,如果是 True,意味着你可以使用 GPU,如果是 False,意味着只能使用CPU。 __EOF__ 本文作者:userName 本文链接:https://www.cnblogs.com/yssgxxy/p/13937056.html关于博主:评论和私信会在第一...
如果PyTorch已正确安装,上述命令将输出PyTorch的版本号,并且因为安装的是CPU版本,所以torch.cuda.is_available()将返回False。 总结 以上就是在Anaconda中安装PyTorch的详细步骤。通过创建一个新的conda环境并在其中安装PyTorch,你可以确保你的PyTorch环境是干净且独立的,从而避免潜在的依赖冲突。
import torch torch.cuda.is_available() 1. 2. 不用看了,结果是False,因为一般从清华镜像下载的默认是CPU版本,进入刚才创建的虚拟环境中使用conda list命令查看安装的包,有可能你会发现安装了一个叫cpuonly的包,pytorch果然也是cpu版的 conda uninstall cpuonly ...
importtorchprint(torch.cuda.is_available) 会发现,返回False值。 输出torch版本,结果输出了2.4.1+cpu。明明安装的cuda对应gpu版本的pytorch,结果变成了cpu版本。 print(torch.__version__) 3 解决GPU版Pytorch变CPU版的问题 找了很多教程资料,唯独这个方法有用,但是为什么有用也不知道理由。(参考:conda安装GPU版...
( 如果torch.cuda.is_available(),等一会儿返回值是false,则要重新安装PyTorch, 先返回到base环境下:conda activate base,再删除mypytorch环境:conda remove -n mypytorch --all) 安装PyTorch成功!! 网上这样的教程有很多很多,环境搭建确实很烦,可能会有各种各样的错误,不过搭完之后回头看,嘛嘛也就那样,重头戏是...
使用下面的命令查看conda可以安装的torch版本 conda search pytorch 推荐使用pip指令安装指定版本的pytorch CPU版本 CPU版本的安装和GPU版本安装步骤是一样的,可在网站中选择CPU版本 检查:如果torch.cuda.is_available()返回False那么使用的是CPU版本的torch
Oops, sorry for the inconvenience It seems that the file you have tried to download is no longer available or the URL used is no longer valid. Please refer back to the product page and follow the links to get the latest downloadable version. ...
输入python,输入import torch,出现>>>就表示安装成功了。 再输入: torch.cuda.is_available() 返回的是False,表示安装的是CPU版本的PyTorch。 再返回到Pycharm下,查看当前环境,发现已经有PyTorch了。 当然,之前还想到另一种安装方法(参考致谢里的第三篇文章),就是先创建一个环境,在这个环境里安装PyTorch,再在Py...