第一步,还是让 conda 自动安装 cudatoolkit 以及 cpu 版本的 pytorch. 这一步的目的是让 conda 自动安装好 pytorch 的相关依赖。而这个 cpu 版本的 pytorch 后面会被我们手动替换掉。 conda install pytorch=1.13.1 cudatoolkit=11.7 第二步,如果在当前 conda 环境中你需要其它包,则现在用 conda 进行安装。 第...
方法一：尝试旧版本。安装如pytorch-1.12.1版本时，conda能够从清华源匹配到CUDA版本，完成安装。方法二：手动安装。若需最新版本但清华源无法正确推送，则需自行解决。步骤如下：首先，让conda自动安装cudatoolkit及CPU版PyTorch，用于满足PyTorch相关依赖。接着，使用conda安装当前环境所需的其他包。然后，...
可以尝试清除conda的缓存,然后重新尝试安装PyTorch的GPU版本。可以使用以下命令清除conda缓存:conda clean —all 手动指定版本号在安装PyTorch时,手动指定版本号可能会有所帮助。尝试指定与您所需的GPU版本匹配的PyTorch版本号,并确保指定正确的GPU工具包版本。例如:conda install pytorch=1.10.0_cuda10.2.89_cudatoolkit=...
其实在修改.condarc的时候,已经指定了pytorch为清华的镜像。 这个时候安装的pytorch有时候会与制定的版本不一致,甚至是下载cpu版本的pytorch(可以看安装时显示的信息) 解决方法是直接指定channel. conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linu...
直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即可 2.安装流程 运行安装包。路径建议是默认的。 等待安装界面出现。“同意”。 这里我选择的自定义,因为后面要看一些包的版本。 如果之前电脑中有一些包,避免用旧版本替换较高的版本,所以我没有勾选。
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。