也没问题: 3、安装pytorch cuda跟cudnn准备完毕,该安装pytorch了。 激活虚拟环境:conda activate 虚拟环境名字 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。
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conda create -n pytorch-GPU python=3.7 # 创建一个python3.7的conda环境conda activate pytorch-GPU # 进入该conda环境conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 换conda源conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/...
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch 这样,当我们在新的环境中安装对应的GPU版本时,conda就会自动从清华大学的镜像源下载和安装包。总的来说,解决conda安装的pytorch是CPU版本的问题并不难。我们只需要创建一个新的环境并安装对应的GPU版本即可。同时,我们也可...
我的GPU是GTX 3060笔记本的 conda create -n DeepLearning python==3.8-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda activate DeepLearning conda install pytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1-c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ...
第一步就是最关键的版本对应问题(这决定你能否成功安装PyTorch,以及能否成功安装GPU版本的关键问题),可以这么说,版本不能对应好,后面有很大的问题,因此,我们要先确定版本的对应关系。(当然,你的电脑配置很高,直接就下最高版本就可以) 我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。
安装pythorch 的cpu 或 Gpu版本,首先要查看cuda的版本,在命令行中输入nvidia-smi,我查询的cuda版本是11.4 到pytorch官网选择对应的cuda安装版本: pytorch安装成功后,在命令行输入以下代码验证: 点击查看代码 pythonimporttorchtorch.cuda.is_available() 导入d2l包: ...
1.首先尝试官方给的建议方式:Start Locally | PyTorch conda install pytorch cudatoolkit=10.2 这里的-c pytorch是指用国外的下载地址,国内的小伙伴换成清华源后就不用加了 2.这时清华源可能会推送cpu版本的pytorch 3.我们可以先下载cpu的版本,然后手动替换成gpu版本。安装完cpu版本后用import torch 实验一下,不...
如下图,我用的python是3.8版本,想要下载pytorch的cuda=11.7版本的GPU环境,但是输入以下命令之后总是显示下载cpu版本的安装包。 解决办法:先把cpu版本的工具包下载下来,然后通过本地安装用GPU版本替换cpu版本。 在Proceed([y]/n)?后面输入y敲击回车下载安装cpu版本。