1、查看自己的设备对应的cuda版本 (1)打开NVIDIA控制面板 (2)点击“帮助”,如下图: (3)点击“系统信息”--->“组件”可以看到下图,CUDA版本是10.2: 2、在官网(https://pytorch.org/)上查看对应的版本 从下图可以看到红线标注的是需要运行的命令。但是,如果直接运行将会特别慢,一是文件本身比较大,二是外网安装。
pip installtorch==2.2.2 --no-index -f https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu121/torc...
运行以下命令创建一个Docker容器,使用--gpus参数指定GPU数量: docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-py3 在容器中安装CUDA: sudo apt-get update && sudo apt-get install -y cuda 安装Anaconda: sudo apt-get install -y anaconda3 安装PyTorch: conda install pytorch torchvision torchaudio...
只需运行：pip config unset global.index-url 针对PyTorch的CUDA版本安装，官网的pip命令可能会导致下载速度缓慢。为解决这个问题，可以尝试使用SJTU镜像源，命令如下：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu118这样可以确保下载CUDA版本的PyTor...
pip安装TensorFlow GPU 从镜像安装GPU只需要在命令后面加: 安装pytorch 1.X 写在前面: 本篇介绍了windows系统下安装 Nvidia RTX2080ti驱动,安装CUDA tookit,安装cuDNN,安装了anaconda,安装了TensorFlow-GPU 1.X和2.X安装。同时提到可能遇到的问题和解决办法。
VeryVast:PyTorch深度学习(5)——在相应的虚拟环境中安装所需的Python库5 赞同 · 0 评论文章 1. 判断电脑中是否有 NVIDA 的 GPU 1.1 判断流程 打开任务管理器,点击“性能”选项卡,查看左侧一栏选项中是否包含“GPU”字样,如果有,点击对应“GPU”,然后查看右上角的 GPU 型号名称中是否包含“NVIDA”字样,如果包...
1. ### 使用以下代码获取本代码需要的库与Pytorch库: CUDA 12.4或更高(无镜像) ```shell pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 ``` CUDA 12.0及以上(镜像源) ### 对于python3.8版本,使用以下代码: ```shell @...
2.安装依赖:conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 huggingface_hub -c pytorch -c nvidia3.下载模型(这里用了镜像加速):HF_ENDPOINT=链接 huggingface-cli download deepseek-ai/Janus-Pro-7B --local-dir ./models/Janus-Pro-7B --resume-download --...
当然，其他源例如阿里源也可以，到以下网站，找到相对应CUDA版本的安装链接再pip install即可。pytorch-...
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://mirrors.qlu.edu.cn/pytorch-...