方案一: 安装了cpu版本的torch 如果你是用的anaconda环境,那么用conda命令安装的pytorch,很有可能装的是cpu版本的,所以直接卸载就可以了。 使用命令卸载安装的cpu版本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 conda uninstall pytorch 然后重新安装下:去到这个地址下载:https://pytorch.org/get...
问题所在 检查conda list发现,实际安装的Pytorch为CPU版本(虽然安装时明确指定了cuda版本): 上图中可以看出,Pytorch的描述为:py3.9_cpu_0 解决办法 有可能是因为环境中存在一个叫“cpuonly”的包,导致无法安装GPU版本Pytorch: 卸载掉它即可,卸载
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 1. 测试Pytorch与cuda是否安装成功: 打开pycharm,输入如下代码: import torch print(torch.cuda.is_available()) 1. 2. 返回True证明成功了。
看有没有GPU，没有就用CPU;有的话，安装cuda和cudnn
当在用GPU跑一个pytorch的项目时,检查发现: #cuda是否可用; 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__) ...
已经有cuda pytorch不好使 pytorch cuda false print(torch.cuda.is_available()) 返回false的解决办法 1.问题简述 今天给新电脑配置pytorch深度学习环境,最后调用python打印print(torch.cuda.is_available())一直出现false的情况(也就是说无法使用GPU),最后上网查找资料得出报错的原因:下载的pytorch是CPU版本,而非GPU...
print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0)) else: print('No GPU available, using the CPU instead.') device = torch.device("cpu") 然后将出现 .cuda()的地方改成 .to(device) 就可以在无gpu的环境中运行。
Self Checks This template is only for bug reports. For questions, please visit Discussions. I have thoroughly reviewed the project documentation (installation, training, inference) but couldn't find information to solve my problem. Engli...
当出现torch.cuda.is_available()返回false的情况时解决办法 ⾸先在⾃⼰创建的⽤于安装pytorch的虚拟环境中，输⼊conda list查看从官⽹下载的pytorch是CPU版本的还是GPU版本的。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...