有时候,conda的缓存可能会导致一些问题。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 py...
import torch print(torch.__version__) print('gpu:',torch.cuda.is_available()) 顺利返回了版本信息,以及支持gpu的True 成功! 本文章为转载内容,我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题,欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
conda安装tensorflow(tensorflow分gpu和cpu两种版本的) 3.8版本的python可以装2.4.0版本的tensorflow,3.10版本的python装2.4.0版本的tensorflow会显示不存在对应版本 conda install tensorflow=2.4.0 conda install tensorflow-gpu=2.4.0 对应2.4.0版本的tensorflow推荐搭配1.20.3版本的numpy比较稳定 pip install numpy=1.20....
2.这时清华源可能会推送cpu版本的pytorch 3.我们可以先下载cpu的版本,然后手动替换成gpu版本。安装完cpu版本后用import torch 实验一下,不报错的话说明cpu版本安装成功,报错的话则不能进行下一步。 import torch 4.conda成功安装完cpu的版本后,去conda清华源找到对应的pytorch gpu版本(cuda版本) Index of /anaconda...
如下图,我用的python是3.8版本,想要下载pytorch的cuda=11.7版本的GPU环境,但是输入以下命令之后总是显示下载cpu版本的安装包。 解决办法:先把cpu版本的工具包下载下来,然后通过本地安装用GPU版本替换cpu版本。 在Proceed([y]/n)?后面输入y敲击回车下载安装cpu版本。