但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出一直为False,说明未能检查到电脑显卡。 方法 1.首先想到的是会不会是安装pytorch出现了问题,准备将pytorch卸载了重装。但是在重新安装后问题依然不能够解决。 2.在网络上查阅相关文档后,猜测可能是自己CUDA版本不兼容的问题。于是更新了显卡驱动,将CU...
1. 首先,如果在此之前你已经通过Anaconda(或其他虚拟环境管理器)安装了pytorch,首先卸载掉pytorch。 如果你此前没有使用包管理器,强烈建议你使用Anaconda。如果你也安装了CUDA,最好也完全卸载(文件删干净即可,我亲身经历不需要动注册表)。 2. 到pytorch网站看一下现在最新CUDA版pytorch所描述的CUDA版本号,页面如下 p...
我们可以发现在官网首页上安装的pytorch套装是CPU版本的,现在我们应该手动安装GPU的安装包(就是把轮子装上) 下载合适的wheel 进入pytorch官网点击previous pytorch versions中找到自己适配的命令,复制相关命令到命令行 这是我的版本,仅供借鉴 下载完成后重新输入torch.cuda.is_available() 看到这个后眼泪差点掉下来,好吧...
若发现自己下载的pytorch为CPU版本的,则将此pytorch卸载,去官网使用PIP安装方式安装新的pytorch,记住千万,千万,千万不要用conda的安装方式,因为它下载的一直都是CPU版本的。 若自己下载的确实为GPU版本的,但是仍旧出现torch.cuda.is_available()返回false的情况,则可能是版本不匹配的问题。
1.安装了cpu版本的torch cuda版本的torch的whl文件有2gb大小,下载起来是很慢的。 但是cpu版本就比较小,只有几百兆。 排查方法 切换到你的python环境查看torch的cuda版本 print(torch.version.cuda) 解决方法 先卸载torch,然后重新安装 pip uninstall torch ...
pip install "torch-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl" -i https://pypi.douban.com/simple pip install "torchvision-0.7.0+cu101-cp36-cp36m-win_amd64.whl" -i https://pypi.douban.com/simple 安装示例 步骤三:验证 测试示例 注:cuda10.2 和 cudnn安装包下载(可忽略) ...
接下来，安装对应版本的PyTorch。参考PyTorch官方文档或在线搜索，找到与你CUDA版本匹配的PyTorch版本。例如，`conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch`。最后，通过上述步骤后，如果`torch.cuda.is_available()`依然返回False，可以参考相关教程或社区讨论，查找...
检测到找不到cuda的原因可能有:pytorch不是gpu版本;显卡驱动没有安装或安装版本不对。 step1:检查是否有显卡驱动程序 情况1:显示一个表格,表示驱动正常安装 - 情况2:显示VIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.表示驱动版本安装不对或者其他原因, ...
torch.cuda.is_available() 上述代码检查cuda是否可用,运行结果如下: out:False 2. 然后我们打印一下当前版本的torch,到底下载的是CPU版本的还是GPU版本的 import torch print(torch.__version__) 运行结果: out: 1.7.1+cpu +cpu表示当前torch的版本是CPU的。另外,也可以在你的anaconda目录下查看torch的版本,例...
今天发现 torch.cuda.is_available()==false 无法初始化GPU进行训练. 于是着手开始检查torch的版本和cuda的版本 检查torch的版本 输入python >>> import torch >>> print(torch.__version__) 1. 2. 3. 如果带有cpu字样说明你装的不是 gpu版本的, 需要重新安装pytorch ...