你可以通过运行以下命令来检查CUDA版本(以Windows系统为例): bash nvcc --version 如果你使用的是Linux系统,并且已经安装了CUDA Toolkit,也可以通过运行nvcc --version来查看CUDA版本。 访问PyTorch官网获取对应CUDA版本的torch安装命令: 访问PyTorch官网,选择合适的操作系统、包管理器(如pip或conda)、Python版本以及...
下载并解压到上面cuda的目录: cudnn-windows-x86_64-9.3.0.75_cuda12-archive.zip 下载并安装: Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe(最好选中设置环境变量,虽然它不建议),修改源为清华,具体忘了哪个命令。 conda create -n torch conda activate torch 进入https://pytorch.org/get-started/previous-versions/...
使用conda安装: 如果你选择使用conda来安装PyTorch,可以使用类似以下的命令(以CUDA 11.2为例): conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch 注意:这里的cudatoolkit=11.2应该与你的CUDA版本相匹配。 使用pip安装: 如果你选择使用pip来安装PyTorch,可以从PyTorch官网的“Get Started”页面找...
annaconda安装https://www.anaconda.com/download/ 2.查看自己的cuda版本 3.cmd安装cuda环境 选择对应的框复制下面的代码在命令框中输入 4.进入网页下载cuda版本的torch库 https://download.pytorch.org/whl/torch/ 例如: 5.安装库 6.进行测试 1importtorch2print(torch.__version__)3print(torch.device(type=...
1、pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL版本是0.6.1(linux、windows也适用) 2、CUDA+pytorch+DGL安装 3、安装dgl-cuda 4、torch 安装备忘录 dgl文件下载 https://anaconda.org/dglteam/repo 1. 可以将下面网址中的cu111改成你想要的版本,比如cu113、cu117等 ...
安装指定cuda版本的torch和torchvision 建议去下面链接下载后本地安装: https://download.pytorch.org/whl/torch/https://download.pytorch.org/whl/torchvision 查看torch和torchvision的版本匹配信息: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
step3: 在激活后的环境下安装torch全家桶 首先来到pytorch官网:pytorch官网可能需要科学上网才能打开 既然我们要用支持GPU运算的torch,首先需要明确我们的cuda版本 点开它 点系统信息 点开组件栏目 可以看到,我的电脑的cuda版本是12.0的,明确了我们的cuda版本准备安装pytorch ...
conda install -c pytorch pytorch torchvision cudatoolkit=11.2 确保与你的CUDA版本相匹配，如cudatoolkit=11.2。如果选择pip，官网的“入门”页面提供了最新版本对应CUDA的安装指导。例如，安装CUDA 11.2的命令可能是：bash pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/...
本文旨在帮助读者了解CUDA、Torch和Torchvision的版本对应关系,并提供详细的安装指南,让读者能够顺利地配置深度学习环境。 一、CUDA、Torch和Torchvision的版本对应关系 在安装CUDA、Torch和Torchvision之前,首先需要了解它们之间的版本对应关系。以下是CUDA、Torch和Torchvision的推荐版本对应关系表: CUDA版本PyTorch版本Torchvision...
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cudatoolkits等深度学习包 ...