你指定的pytorch版本+cudatoolkit无法在清华源上匹配到,于是清华源自动给你安装了它认为最匹配的包(这点特别坑) 解决方法 正确添加conda镜像源 输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/(包含pytorch和cudatoolkit) 输入conda config --set show_channel_urls y...
方法一:升级condaconda是一个开源的包、环境管理系统,可以用来安装多个版本的软件包和创建不同的环境。有时候,升级conda到最新版本可以解决安装pytorch版本为cpu的问题。 打开终端,输入以下命令更新conda: conda update conda 升级完成后,再次尝试安装pytorch,查看是否已经成功安装为gpu版本。方法二:指定安装pytorch的版本和...
1. 检查您的显卡是否支持CUDA,检查您的CUDA驱动程序是否正确安装。 2. 确保在GPU支持的python环境中安装了pytorch,您可以在conda中创建新的GPU环境,或在已有GPU环境中重新安装pytorch。 3. 卸载并重新安装GPU版pytorch,确保过程中没有错误或中断。 另外,请注意检查系统中Python版本的一致性以及是否存在多个Python版本。
简约版(省流) 在激活后执行export LD_LIBRARY_PATH="$CONDA_PREFIX/lib"将包括libcudart.so.11.0如果你想让它自动化,将此内容添加到env-prefix/etc/conda/activate.d/env_vars.sh,这将在conda activate上运行脚本并设置LD_LIBRARY_PATH cd $CONDA_PREFIX mkdir -p ./etc/conda/activate.d touch ./etc/conda...
我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。 下面为确定的过程: 首先,搜索NVIDIA Control Panel(win+s进行搜索)。 然后打开并点页面左下角系统信息,找到组件里的NVCUDA64.DLL,发现CUDA驱动为11.6.106版本。那么就说明你之后安装CUDA的cudatoolkit的版本不能超过11.6.106。所以我这里...
先说一下问题产生的根本原因:指定某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch不在源(国内conda镜像源或因外源)中,导致某一版本cudatoolkit下的指定版本的pytorch无法被conda install找到,然而不凑巧的是,源中却有指定版本的pytorch,不过它是CPU版本。那么,conda install这个小机灵鬼自作主张的替你安装了这个版本。结果就...
安装PyTorch时,请显式指定与CUDA版本对应的支持GPU的版本。例如,使用以下命令:conda install pytorch==...
您只需要安装pytorch和其他CUDA包,但是将CUDA支持添加到PyToch的包是pytoch-cuda,该包丢失。我建议...
在清华源https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/,找到以下三个cuda版本的包并下载到本地,注意所需要的版本号。 在命令窗口输入以下代码: conda install--offline 然后把下载到本地的压缩包拖入命令窗口,就形成这样的命令,红色框里的内容是压缩包所在地址和压缩包的名称。
这可能是由于多种原因导致的,如安装过程中的默认设置、环境变量配置不当、依赖库版本冲突等。为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法: 检查conda环境:首先确认是否在正确的conda环境中安装了pytorch。可以通过运行conda info --envs命令查看已激活的conda环境列表,并确保在包含GPU支持的conda环境中进行安装。 指定GPU...