输入Conda安装命令,指定Torch版本: 使用conda install命令,并指定pytorch包的版本。你可以通过访问PyTorch的官方网站或其GitHub仓库来获取可用的版本号。假设你要安装版本号为1.10.0的PyTorch,并且你的系统是CUDA 11.3兼容的,可以使用以下命令: bash conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.1 torchaudio===0.1...
conda install pytorch torchvision torchaudio也可以指定某个包的版本,pytorch会帮你自动适应其他包版本,如:conda install pytorch==1.6.0 torchvision torchaudio 上述两行命令没有指定安装的源,经过添加清华源操作,会自动使用清华源来下载,速度飞快! 其他镜像源清华镜像源 法三:下载包安装 版本对应问题 这个方法版本...
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 最后一行代码和上面官网不同的是,去掉了-c pytorch,这样才能换用国内清华镜像。然后大家要是用别的版本只要把cudatoolkit=10.1的10.1换掉就行。 清华镜像官网:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 一般情况会在usr目录,(win在C盘,用户,你的名字...
如下图 $ conda search PIL 想要安装特定版本的torchvision,然后conda search torchvision,能够列出conda云上所有的安装包 然后,安装包的时候,conda install 包名=版本就可,如上图 安装包的结果如下
不能简单地使用常规的安装命令，而是需要指定子版本，例如：bash conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.1 cudatoolkit=10.0 -c pytorch 这里的`cudatoolkit=10.0`就是指定了PyTorch需要与cuda 10.0版本一起安装。通过这种方式，你可以确保你的环境按照预期安装并满足所有依赖要求。
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c pytorch 1. 下载完成后输入命令查看环境所有package conda list 1. 在pycharm中添加该虚拟环境 点开设置到python解释器,点开设置图标,选择show all 点击加号图标,找到刚刚创建虚拟环境路径下的python.exe文件,添加。
以下命令将创建一个名为pytorch的环境,并指定Python版本为3.7:conda create -n pytorch python=3.7激活环境:conda activate pytorch第三步:安装PyTorch。在conda环境中,你可以使用以下命令安装特定GPU版本的PyTorch。这里以安装PyTorch 1.6.0和cuDNN 7.6.5为例:conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cuda...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0#我是安装11.0的这个需要你自己选择 pip安装 pip --default-timeout=100install tensorflow==2.0.0-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com# tensorflow为要安装的库,==2.0.0为指定版本 ...
我的python的版本应该是3.7,所以我重建了新的conda的环境,然后安装3.7; 离线安装:命令:conda install E:\下载\pytorch-1.2.0-py3.7_cpu_1.tar.bz2 命令:conda install E:\下载\torchvision-0.4.0-py37_cpu.tar.bz2 然后去配置环境 我看的网上告知说,如何检测自己的torch安装是否成功;方法如下: ...