可以先下载这两个文件,whl下载地址:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cpu/torch-1.3.1%2Bcpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl cpu/torchvision-0.4.2%2Bcpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl 然后手动安装 pip install 路径+\torch-1.3.1+cpu-cp37-cp37m-win_amd64.whl pip install 路径+\torc...
基于你的问题conda install torch 2.2.0,以及提供的tips,我将给出以下详细回答: 确认conda是否已经正确安装并配置好环境: 在命令行中输入conda --version,如果返回了conda的版本号,则说明conda已经正确安装。 在命令行中执行正确的安装命令: 注意,原问题中的torch 2.2.0可能是一个误解。PyTorch的包名在conda中通常...
conda activate myenv condainstallpytorch torchvision torchaudiocudatoolkit=10.2-cpytorch 1. 2. 3. 步骤二:查看已安装的pytorch版本 在激活了conda环境后,可以使用以下命令查看已安装的pytorch版本: python-c"import torch; print(torch.__version__)" 1. 运行以上命令后,会在终端输出已安装的pytorch版本号。
然后pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 对torch的cuda版本进行安装,使用print(torch.cuda.is_available())打印出true,print(torch.__version__)显示2.0.1+cu118
pip install torch torchvision 注意,由于PyTorch的复杂性,我们推荐使用conda进行安装,因为这可以确保所有的依赖项都会被正确地安装和配置。在安装完成后,你可以通过以下代码来验证PyTorch是否已经成功安装: import torch print(torch.__version__) 如果一切正常,你应该会看到PyTorch的版本号打印在你的控制台上。总结一下...
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 这将使用conda包管理器安装pytorch及其相关的依赖项。您还可以根据需要添加其他依赖项。 检查pytorch是否已成功安装。在Python解释器中运行以下命令: import torch print(torch.__version__) 如果成功导入了torch模块并输出了torch的版本号,则表示pytorch已成功安装...
比如安装gpu版本的torch,我们已经安装了cuda10.0,则 1 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 三、管理包 conda安装和管理python包非常方便,可以在指定的python环境中安装包,且自动安装所需要的依赖包,避免了很多拓展包冲突兼容问题 不建议使用easy_install安装包。大部分包都可以使用conda安装,无法使用cond...
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch 官网截图 可以看到,官网的命令根据cuda以及pytorch的的版本有所不同,选择对应的即可。 !!!这里要注意,因为前面已经添加了国内清华源,所以在终端中执行命令的时候要去掉后面的 -c python ...
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 测试 安装完毕后,可以用以下代码编写脚本,测试 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>-c pytorch 1. 将<your_cuda_version>替换为你安装的CUDA版本(例如:10.1)。 安装完成后,运行以下代码来验证PyTorch的安装: importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available()) ...