你可以使用以下命令来查看CUDA的版本信息: bash nvcc --version 或者,如果你已经安装了CUDA的samples,你可以编译并运行一个sample程序来验证CUDA是否正常工作。 另外,你也可以通过查看conda环境中的已安装包来确认CUDA版本是否已经更新: bash conda list | grep cuda 以上就是在conda环境中升级CUDA版本的详细步骤。
步骤四:安装最新版本的PyTorch在激活新环境后,输入以下命令安装最新版本的PyTorch(这里假设安装PyTorch 1.9.0版本):conda install pytorch==1.9.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 注意事项:在安装PyTorch之前,请确保已经卸载了旧版本的PyTorch和CUDA。可以使用以下命令卸载: conda remove pytorch torchvision torcha...
输入:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch ok,这次是pytorch1.6了。 下载速度实在是太慢了。。 用离线安装的方法吧。进入pytorch的官网 打开后面的网址。找到对应版本的地址,下载。这个版本很好看,cu102表示就是cuda10.2的意思,cp37表示python3.7的意思,然后win跟linux表示不同系统然后1.6.0...
更新PyTorch和CUDA 如果您需要更新PyTorch和CUDA,可以使用以下命令: conda update pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit 1. 请注意,这将更新到可用的最新版本。 如果您想要指定版本进行更新,可以使用以下命令: condainstallpytorch=1.9.0cudatoolkit=11.1-cpytorch 1. 卸载PyTorch和CUDA 如果您不再需要PyTorch或者需...
conda环境中更改cuda版本 conda install nvidia/label/cuda-11.8.0::cuda-nvcc torch中通过索引矩阵获取tensor 本文作者:qufang 本文链接:https://www.cnblogs.com/qufang/p/18585315 版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。
1 尝试旧版本 如果你对版本的要求不严格,可以尝试安装旧版本。 conda install pytorch=1.12.1 cudatoolkit=11.6 可以看到,对于 pytorch-1.12.1,conda 可以从清华源匹配到 cuda 版本. The following packages will be downloaded: package | build ---|--- blas-1.0 | mkl 6 KB https://mirrors.tuna.tsinghua...
不，您不能通过conda更新GPU驱动程序，这就是支持CUDA10.1或其他更新的在你的情况下需要什么。请参阅...
服务器上的cuda版本不高,只有11.0,安装pytorch的时候只能装~1.7的版本。发现conda的虚拟环境里面可以安装比服务器上更高的cuda。 conda search cudatoolkit --info 首先用这个命令看一下conda提供的所有cudatoolkit。下图是11.3的截图 2. 然后安装你想要的cudatoolkit: conda install cudatoolkit==11.3.1 3. 然后查看...
pytorch安装最坑的是版本匹配的问题,所有包都安装了,但就是因为版本不匹配,或者是,不同的包是通过不同的源下载的,就检测不到,报各种奇怪的错误。 这里不使用镜像源,在pytorch官网下载,但需要开代理,否则没速度。 这里使用pytorch官网的命令: conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pyt...
③点击组件(红框部分数字就为你的cuda版本) 2、然后复制在Anaconda prompy中运行此命令(需要复制官网中的命令) 结果如下(注意:中间有个地方会让你输入y,之后慢慢等待安装即可。中间有的没安装上再次输入运行指令可以重新安装一下 ,已安装的不会重复安装只会下载没安装的,不用担心重复下载) ...