conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 确认你的清华源已经添加成功。运行以下命令: conda config --show channels 这将显示你当前的所有channels,包括清华源。 接下来,你可以使用conda安装pytorch。运行以下命令: conda install pytorch torchvision torchaudio -c pyt...
condaconfig--addchannels[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/) conda config --setshow_channel_urlsyes condaconfig--addchannels[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/](https://mirrors.tuna.tsing...
安装前可先添加channel,如清华的镜像源,然后去掉-c pytorch,就会从已添加的channel中下载 安装cudnn 在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow(-gpu)、pytorch conda虚拟环境中安装cuda和cudnn,再也不用头疼版本号的问题了 cuda和cudnn版本对应: cuDNN Archive 清华源用这个 condaconfig--add channe...
conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config--setshow_channel_urls yes 3.在安装完成基本环境之后,还需要安装cuda和cudnn,截止到2021年10月21日,cuda版本最新是11.4,这里建议: cuda11.4+对应的cudnn(下载的时候会让你选)+Pytorch1.8.1以上支持cu111版本...
我对pytorch版本没有具体要求,所以先安装了cuda+cudnn,就以此为例进行介绍。 查看支持的cuda版本 既可以通过以下控制面板,也可以通过后面的命令行直接进行查看。 打开自己的NVIDIA 控制面板,一般电脑右下角都有。如果找不到,可以在搜索中搜索“NVIDIA Control Panel”。
比较常见的方法是通过pip和conda安装,当使用conda安装的时候,可能会遇到下载过慢的问题,尤其是文件:pytorch-1.0.1-py3.6_cuda90_cudnn7_1.tar.bz2,下载的时候可能会遇到无尽的等待。这里推荐用清华源替代默认conda源的方法,可以解决下载过慢的问题。
如果直接使用默认的官网地址下载安装pytorch,速度十分缓慢,因此将下载地址更换成国内的镜像网站。使用清华镜像为例。 打开Ananconda Promote文本命令行,分别运行下面的命令: $condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/$condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu...
conda config --set channel_priority strict 第一行命令将清华大学提供的源添加到conda的channels列表中,第二行命令设置channel_priority为strict,确保只从channels列表中的源获取包。 删除旧的源。如果需要删除默认的源,可以使用以下命令: conda config --remove channels defaults 默认的源将被删除。二、PyTorch下载问...
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes 1. 2. 3. 4. 这里不论是在pytorch下执行还是base下执行都行,区别在于base执行将会使整个环境都设置成清华源,我这里是在pytorch环境下设置。
show_channel_urls: true 保存关闭 去cmd输入上面命令conda upgrade --all,成功运行了 输入conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 后, 还是出现上述问题,找了很多方法都无法解决。 奇怪的是,我过了几个小时候多试几次就可以了 可能是网太差了,所以安装非常慢。另一种方法如下(没试过) ...