步骤5:验证安装为了验证PyTorch是否正确安装并能够使用GPU,您可以运行以下代码: import torch torch.cuda.is_available() 如果输出为True,则表示PyTorch已成功安装并可以使用GPU。请注意,您需要确保您的系统具有可用的GPU,并且已正确配置CUDA和cuDNN。通过遵循上述步骤,您应该能够在Conda虚拟环境中成功安装CUDA、cuDNN和P...
一、用conda 建好自己的虚拟环境,打开pytorch官网https://pytorch.org/ 先择要安装的版本 选择要安装的版本,环境选择windows,安装工具选择conda,语言选择python,平台选择CUDA11.6(需要英伟达独立显卡GPU来支持,需要自行查询自己的电脑配置) 二 安装CUDA11.X,可以去官网下载 三、安装CuDNN 去官网下载https://developer....
由于nvcc -V命令可能无法直接在conda虚拟环境中显示正确的CUDA版本(因为该命令可能指向系统级别的CUDA安装),我们需要在conda虚拟环境中使用PyTorch等依赖CUDA的库来验证CUDA是否安装成功。 以下是一个使用PyTorch来验证CUDA是否成功安装的示例: 首先,在conda虚拟环境中安装PyTorch。选择与您安装的CUDA版本兼容的PyTorch版本:...
1.进入pytorch官网: 2.选择对应的版本,并复制命令安装即可(但官网命令我使用的时候会很慢,建议使用下面的离线安装): conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia 1. 离线安装 1.进入pytorch离线包下载网址,根据下面的规则选择对应的包: torch版本+CUDA版本/包名-cp39-cp...
但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以灵活地在不同cuda版本间切换将是非常方便的。anaconda就可以实现这个功能。我们可以在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本,以此来实现不同cuda版本间的切换。
根据电脑环境,按照pytorch官网对应代码安装 torch官网:https://pytorch.org/get-started/locally/ 注: 安装conda完成后,输入conda list,若出现未找到命令,则需修改环境变量:export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH(此法每次开机后都要修改,也可修改配置文件永久生效) ...
在虚拟环境中测试 cuda 是否安装成功不能用 nvcc -V。这是因为该命令返回的系统默认的 cuda 版本,而非当前环境下使用的 cuda 版本。我们可以在 python 环境下用 pytorch 命令检查当前环境下执行 python 文件时调用的是哪个 cuda。 # 命令行进入 python 交互环境后执行如下命令 ...
直接在pycharm的命令行安装pip installorpython setup.py install,会默认安装到虚拟环境中。which pip(which python)可以查看当前pip的位置。 在虚拟环境中安装固定版本pip,即conda install pip==20.0,需要指定pip的版本,否则还是会默认安装最新版的pip,导致pip install还是安装到全局环境中。
想要安装CUDA,有两种方式:1、在英伟达官网下载CUDA Toolkit Installer,借此安装;2、在Anaconda环境中使用类似【conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch】的包括cudatoolkit的命令安装。 第一种方式安装的cuda,包括的模块更全面。
1、Package: (1)conda(anaconda) 用于创建多个虚拟环境,例如:A环境可以安装pytorch,B环境可以安装tenserflow(pytorch\tenserflow的虚拟环境不兼容)。 (2)pip:暂时还不知道是什么 2、CUDA:GPU的并行计算框架,一般选择最新版本,如果电脑没有GPU,选择None。