1.3.4下载安装完后,重启电脑,应该就可以显示显卡控制面板了。 打开显卡控制面板后→帮助→组件,就可以查看CUDA了 例如我的是11.4(记住这个版本号) 第四步:创建独立虚拟环境 conda create -n PyTorch python=3.8 1. 第五步:获取pytorch安装指令 pytorch官网:Start Locally | PyTorch 复制下方红框部分的安装指令到An...
conda remove -n d2l_env --all 2.安装CUDA 进入官网下载界面(CUDA Toolkit 12.8 Downloads | NVIDIA Developer),选择并下载合适的版本的安装 选项界面 之后按照推荐设置即可。注意,作者我安装的是当时的最新版12.8版本。如果之后安装时遇到版本问题,请尝试更换不同版本 3.在虚拟环境中安装pytorch和d2l包 仍然打开...
想要激活conda带的py3.9,需要以下命令进入conda activate base: 使用完毕,可以去激活base环境:deactivate base 3.安装Pytorch https://pytorch.org/get-started/locally/ 建议pip使用清华镜像源加速。参考python pip 换国内源的办法 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org...
4.2 安装PyTorch(GPU) 在激活的虚拟环境中,使用pip安装PyTorch。根据您的需求,选择安装GPU版本。 官网:PyTorch 由于我的CUDA是12.6,pytorch只有preview版本,conda的package不能下载,所以用pip。pip 是一个用于安装和管理 Python 包的工具,全称为“Package Installer for Python”或“Pip Installs Packages” 复制run th...
( 命令行前有 (d2l) ,说明环境激活成功) 6 pytorch如今可以支持M1芯片进行GPU计算,下载对应的pytorch, 输入conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch 7 下载 d2l 包方法 7.1 输入网址https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/d2l/,本人下载 了书中的0.17.6版本(.whl 文件那个) ...
1、首先,conda终端添加清华镜像源,可以加快安装速度。 2、确认电脑匹配的CUDA型号,(例如,9.2) 3、新建一个虚拟环境,在终端运行 conda create -n XXX python=3.8 4、激活该虚拟环境,conda activate XXX 5、pytorch官网,找与CUDA对应版本的安装语句 6、在虚拟环境下,运行该语句,因为添加了镜像源通道,删除后面的“...
d2lzh_pytorch可能不是一个通过PyPI官方渠道发布的模块,因此你可能需要通过其他方式安装它。一种常见的方法是从GitHub下载源代码并手动安装,或者使用提供的wheel文件进行安装。 方法一:从GitHub下载并安装 访问李沐老师的GitHub仓库(如动手深度学习项目的仓库),查找d2lzh_pytorch模块的相关文件。下载后,你可以将d2lzh_py...
查看安装的 CUDA 版本 在安装 PyTorch 之前,你需要确认你的机器上是否安装了适当版本的 CUDA。你可以通过如下命令检查 CUDA 的安装情况: nvcc--version 1. 如果没有安装CUDA,你需要根据你的GPU型号去 NVIDIA 官方网站下载合适的版本并安装。 创建Anaconda 环境 ...
d2l安装Deep学 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 2.8万 6 03:09 App miniconda安装和环境配置 1.5万 154 02:38 App 【2025版】最新Python安装教程+PyCharm安装激活教程,Python下载安装教程,一键激活,永久使用,附激活码+安装包,Python零基础教程 5130 3 13:14 App 动手安装miniconda和pytorch ...
一、李沐提供的安装方式 1. 创建一个新的环境 2. 激活 d2l 环境 3. 安装深度学习框架和d2l软件包 3.1 安装PyTorch的CPU或GPU版本 3.2 安装d2l包 二、安装报错 三、解决办法 四、检验是否安装成功 尝试了很多方法都没有成功,知道看到这一篇介绍,故转载至此以做记录和保存。 原文地址:https://blog.csdn.net/...