可以键入命令conda create -n pytorch_gpu python=3.7pytorch_gpu为环境的名称,可以自定义改变 输入y等待环境创建完成。 键入conda activate pytorch_gpu进入pytorch的环境,如果前面括号的内容发生改变代表进入成功。 之后输入下载对象pytorch版本的命令即可,由于我选择的是CUDA10.2那我我需要键入 pip3 install -i https:...
第六步:验证pytorch测试GPU是否安装成功 第一步:查看自己电脑显卡支持的CUDA版本 Nvidia-smi 1. 注意:这里的11.7是电脑所能支持的最高版本 第二步:查看pytorch对应cuda版本 Pytorch官网查看对应版本关系 标注的地方为查看历史版本 注意区分CPU版本 和 CUDA版本,下错版本会出现GPU 返回 False 第三步:CUDA下载安装 我...
运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。 此方法指定CUDA Toolkit版本后,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。 (2)指定PyTorch版本 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,再根据表二查询到合适版本的PyTorch。384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0,9.0可安装PyTorch1.1.0版本。 运行conda instal...
查询可安装的CUDA Toolkit版本，再根据查询结果找到对应PyTorch版本。以384.81和9.0为例，对应PyTorch版本为1.1.0。使用`conda install pytorch=1.1.0 -c pytorch`命令指定PyTorch版本，同时conda会自动匹配合适的CUDA Toolkit版本。方法（3）：同时指定CUDA Toolkit版本与PyTorch 根据驱动版本查询可安装的...
我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。 下面为确定的过程: 首先,搜索NVIDIA Control Panel(win+s进行搜索)。 然后打开并点页面左下角系统信息,找到组件里的NVCUDA64.DLL,发现CUDA驱动为11.6.106版本。那么就说明你之后安装CUDA的cudatoolkit的版本不能超过11.6.106。所以我这里...
在安装时会同时安装CUDA Toolkit以及PyTorch,这是我们要知道的。 步骤一: 使用nvidia-smi查询驱动版本: 如图中Driver Version所示,该卡目前的驱动版本为384.81。 步骤二:此处提供三种方法可供选择。 (1)指定CUDA Toolkit版本(推荐) 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。
1.1 版本选择 第一步就是最关键的版本对应问题(这决定你能否成功安装PyTorch,以及能否成功安装GPU版本的关键问题),可以这么说,版本不能对应好,后面有很大的问题,因此,我们要先确定版本的对应关系。(当然,你的电脑配置很高,直接就下最高版本就可以) 我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision...
CUDA 11.3 经测试,将cudatoolkit版本降至11.1后,可以成功下载GPU版,11.2不行。 1.9.0 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.3 conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3 -...
torch.device(‘cuda’) 与 torch.device(‘cuda:0’)在进行计算时,对于单卡计算机而言,没有任何区别,都是唯一的那一张GPU。其中0表示GPU的索引,表示第几个GPU,在单卡机,只能是torch.device(‘cuda:0’),如果0换成其他数字则会报错越界。 模型可视化 ...