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...
如果你严格需要最新的版本,但是清华源无法正确推送,则需要手动安装。操作步骤如下。 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=...
这是因为pytorch 二进制文件内部已经附带了内置的所有内容(pytorch 二进制文件包括 CUDA、cuDNN、NCCL、MKL 等)。 但是如果你想从源代码构建,你需要安装 CUDA Toolkit、cuDNN 等。 更进一步说,pytorch本质上是一些CUDA C++代码,这些代码调用了一些更底层的库的功能,比如CUDA Runtime库,cuDNN库等。 静态链接方法会...
1.复制bin目录下的dll文件到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin.里面,当然,如果你的cuda版本是9.0或者8.0等,直接改一下路径里的v10.0为v9.0或v8.0再进到bin目录就ok了 2.复制include目录下的cudnn.h 文件到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include中,注...
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在清华源下查询当前可用的PyTorch版本，并尝试直接安装带有CUDA支持的版本。方法一：尝试旧版本：若最新版本的PyTorch在清华源下无法匹配到CUDA版本，可以尝试安装旧版本的PyTorch，这些版本在清华源下可能匹配到CUDA版本。方法二：手动安装：首先，使用conda安装cudatoolkit及CPU版PyTorch，以满足PyTorch的相关依赖...
安装完CUDA后,我们需要安装与之匹配的cuDNN版本。同样,通过以下命令查看源内所有可用的cuDNN版本及其下载地址: conda search cudnn --info 选择与你的CUDA版本相匹配的cuDNN版本。 下载并安装cuDNN 复制所选cuDNN版本的URL下载链接,使用wget命令下载。然后,解压安装包,并将其中的库文件复制到CUDA的安装目录中。具...
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，...
CUDA版本:cuda 11.3.1(conda虚拟环境安装),cuda 11.8(conda虚拟环境安装) 本文介绍在Conda虚拟环境下CUDA的安装和配置,在虚拟环境vdisco中安装cuda 11.3,在vdisco2环境中安装cuda 11.8。 # 官网教程 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#conda-installation ...
CUDA11.6以上和以下,两种都只需要一条命令,也就是只使用conda管理包就行。 Windows和Linux通用,因为都需要conda管理虚拟环境。如果直接安装在本地环境容易冲突。 安装 首先,安装anaconda。Windows下注意配置环境变量。 然后,换源:找到.condarc,粘贴以下: 想换其他源可以网上搜,直接替换“bfsu.edu.cn”部分即可。