1. 2. cuDNN文件: cuDNN Archivedeveloper.nvidia.com 注:下载cuDNN需要注册英伟达账号。 必要步骤: step1 按照教程安装CUDA 10.1 与cuDNN 8.0.3.33 step 2 查看本机cuda版本 输入指令:"nvidia-smi",以查看本机Driver Version,CUDA Version: 输入指令:"nvcc -V",以查看CUDA runtime api: 可以看到,nvcc -V...
GCC version: gcc version 4.8.5 (Ubuntu 4.8.5-4ubuntu8~14.04.2) b) 检查 CUDA Toolkit是否安装成功 终端输入 :$ nvcc -V会输出CUDA的版本信息,注意 - 为英语环境下的符号 c) 验证GPU是否可用 python import torch print(torch.cuda.is_available()) 1. 2. 3. 返回True,表明已经可以使用GPU了. d)...
1 打开 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 寻找你想要的torch版本。 比如使用torch==1.2.0,可以找到: v1.2.0 Conda OSX # condaconda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0-cpytorch Linux and Windows # CUDA 9.2conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2-...
install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cpuonly -c...
使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性PyTorch versionPythonC++Stabl…
用pip安装时网速实在太慢,换源也不太行,1.2G的文件,一个网络波动就开始疯狂红字。因此使用whl文件进行安装! https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cuda11.2安装pytorch——torch.cuda.is_available()=false_didadifish的博客-CSDN博客_cuda11.2对应的pytorch ...
importtorchprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.is_available())torch.cuda.is_available()cuda是否可用;torch.cuda.device_count()返回gpu数量;torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字,设备索引默认从0开始;torch.cuda.current_device()...
2.1.1 单击你要安装的库,要装pytorch就单击torch: 2.1.2 根据自己的环境找whl文件,: 这里需要注意: 1,我们是已知CUDA版本来找pytorch的whl文件,别找到CPU版去了 我下载的这个文件名:torch-1.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl 意思是pytorch版本为1.8.1,CUDA版本为10.1,python版本为3.8,windows64位 ...
# version: 2018.1 # date: May 15, 2018 set -e # ensure that the script has been sourced rather than just executed if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" = "${0}" ]]; then echo "Please use 'source' to execute switch-cuda.sh!" exit 1 ...
import torch torch.__version__ torch.cuda.is_available() nvidia-smi nvcc -V 因此发现是由于该虚拟环境中CUDA与torch的版本不对应,发现在安装虚拟环境的environment.yml文件中只有指定cuda版本,而没有自动安装正确的torch版本: channels: - pytorch