这里第一个选项是船舰开始菜单快捷方式,第二个是将Anaconda3加入环境变量中,没必要选(它也不推荐选),第三个则是将python3.11作为Anaconda的默认解释器,这个与Windows设置的python默认解释器是不冲突的,比如系统默认的是3.9,那么安装完成后,打开Anaconda Prompt终端下的python环境是3.11,而系统的cmd是3.9,建议勾选。 安...
C:\software\anacondas\envs\pytorch\python.exe C:/Users/qiang/Desktop/python编程开发全栈教程+AIoT人工智能物联网/测试/main.py 1.9.0+cu111 gpu: True 2.2406187057495117 0.328183650970459 0.4589543342590332 0.6902165412902832 0.8932676315307617 0.9731338024139404 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 说明pytorch...
所以,你可以通过查看 CUDA 的版本来确定。 在终端中执行以下命令来查看 CUDA 版本:nvcc --version 记下显示的 CUDA 版本号。例如,版本号可能类似于 11.1。 「确定 PyTorch 版本」: 使用以下 Python 代码来查看 PyTorch 的版本:import torchprint(torch.__version__) 记下显示的 PyTorch 版本号。例如,版本号可能...
File"/home/XXX/miniconda3/envs/lin/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line781,in_check_cuda_versionraiseRuntimeError(CUDA_MISMATCH_MESSAGE.format(cuda_str_version, torch.version.cuda)) RuntimeError: The detected CUDA version (11.3) mismatches the version that was used ...
nvcc --version 记下显示的 CUDA 版本号。例如,版本号可能类似于 11.1。 「确定 PyTorch 版本」: 使用以下 Python 代码来查看 PyTorch 的版本: import torch print(torch.__version__) 记下显示的 PyTorch 版本号。例如,版本号可能类似于 1.8.1。
python import torch print(torch.__version__) pytorch版本为2.1.1+cpu。(注意不同conda环境的pytorch版本可能不同,cuda则是一致的) 2.1.1表示pytorch版本 cpu则表示当前安装的PyTorch 是专为 CPU 运行而设计的,无法使用GPU加速; 具体pytorch的所需版本根据项目依赖来选择,我的requirements要求torch≥2.0即可,但我...
注意:cu110表示CUDA是11.0版本的,cp37表示python3.7,win表示windows版本,具体选择什么版本,可以参考上图中的“RunthisCommand”。 安装方法:进入离线安装包所在位置,然后“shift+鼠标右键”,然后选择“在此处打开powershell窗口”,最后输入“pip install torch-1.7.0+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl”,即输入“pip...
输入torch.__version__后查看是否返回pytorch版本号 输入torch.cuda.is_available()后若返回True,说明能使用GPU训练 如下图所示 3.4.2在pycharm验证 新建项目,在安装了pytorch的虚拟环境下选择python解释器,我的安装在名为pytorch的虚拟环境下,如下图所示。
打开你的 Python 解释器(可以是终端、命令提示符或 Jupyter Notebook)。 导入PyTorch: import torch 检查版本: print(torch.__version__) 这将输出当前安装的 PyTorch 版本。 检查是否支持 CUDA: print(torch.cuda.is_available()) 如果输出为 True,则表明你的 PyTorch 安装支持 CUDA,即你的计算机上配备了可用的...
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、cuda