1.https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/2.https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html3.https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 我的电脑对应版本的下载链接 https://download.pytorch.org/whl/cu111/torchvision-0.9.0%2Bcu111-cp36-cp36m-lin...
1.pytorch版本选取 其实这一步最好在cuda安装前就完成,因为cuda版本和pytorch版本必须对应。 ①如果你安装的是cuda11.3,那么直接使用上图红色框中命令安装即可。 ②但博主的显卡不支持11.3,只支持到11.2,因此我安装了cuda11.1,pytorch版本也就选取的对应的长期支持版pytorch1.8.2 如果你使用上面的命令安装pytorch未报错...
步骤四:安装最新版本的PyTorch在激活新环境后,输入以下命令安装最新版本的PyTorch(这里假设安装PyTorch 1.9.0版本):conda install pytorch==1.9.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 注意事项:在安装PyTorch之前,请确保已经卸载了旧版本的PyTorch和CUDA。可以使用以下命令卸载: conda remove pytorch torchvision torcha...
1检查cuda版本pytorch版本需要跟cuda对应 输入命令:cat /usr/local/cuda/version.txt我的cuda是9.0 2.pytorch官网下载 根据cuda版本,pytorch官网,下载对应的版本。复制最后一行语句。 3安装输入命令conda installpytorch==1.1.0 torchvision ==0.3.0 cudatoolkit ...
2. 官网下载对应cuda版本: 3. cudnn安装 4. 安装pytorch 5. 检验安装 1.检查驱动器版本、cuda版本 2. 官网下载对应cuda版本: developer.nvidia.com/cu 安装过程: 自定义安装,取消选择Visual Studio Integration 验证安装: cmd键入:nvcc -V,得到: 3. cudnn安装 developer.nvidia.com/rd 将解压得到的bin、incl...
PyTorch 版本下载 前面把 CUDA 和 CUDNN 安装配置好之后,环境变量会自动添加,然后通过 cmd 输入 “nvcc -V” 查看 到 CUDA 的版本表示安装无误,接着就是查看 CUDA 与 pytorch 对应版本了,也可以直接下载 whl。cu 表 CUDA 版本,cpu 表 CPU 版本,由于没有 11.4 的我们可以选择 cu113 的搜索,然后挑选...
Ubuntu16.04环境1.安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN对应版本安装测试CUDAnvidia-smi出现显卡信息,则安装成功。2.安装anaconda3下载anaconda的sh文件,然后安装sudo bash ***.sh 3.安装pytorch一般使用conda intall 或者pip intall注意匹配CUDA版本,旧版本点击选择Previous ...
昨日,PyTorch 团队发布 PyTorch 1.7 版本。该版本增添了很多新特性,如支持 CUDA 11、Windows分布式训练、增加了支持快速傅里叶变换(FFT)的新型API等。 PyTorch 1.7 版本包含很多新的 API,如支持 NumPy 兼容的 FFT 操作、性能分析工具,以及对基于分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。
不过呢 472 的驱动程序版本其实完全够用,可以搭配最大支持 CUDA11.0 到 CUDA12.0 之间的版本,也就意味着我们可以用 1.10 上下的 pytorch 的 cu 版本,现在最新也才 2 点几,像之前火热的 AI 绘画 "stable diffusion" 和 AI 音色克隆 “so-vits-svc” 就可以搭起来跑了。
由于兼容性问题,使得我们若想用较新版本的 PyTorch,通过 GPU 方式训练模型,也得更换较新版本得 CUDA 工具包。然而 CUDA 的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联,如果是低版本的显卡驱动程序安装 CUDA11 及以上肯定会失败。 比如GTX750Ti 或 GTX1050Ti,出厂的驱动程序版本在 450 以下,也就只能装 CUDA9 和 CUDA10...