1.查找自己电脑的cuda版本:nvidia-smi 例如上图中的cuda版本是10.1 2.在官网上找到自己cuda对应的版本Previous PyTorch Versions | PyTorch 方法一: 可以看到 cuda10.1对应的命令行为: pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_...
在这种情况下,你需要升级你的PyTorch版本。你可以使用以下命令升级PyTorch: pip install --upgrade torch 如果你已经安装了支持CUDA的PyTorch版本,但仍然遇到“AttributeError: module ‘torch‘ has no attribute ‘cuda‘”的错误,那么可能是你的CUDA没有正确安装或配置。你可以尝试重新安装CUDA,并确保你的环境变量(例...
pip install torch==<compatible_version> 其中<compatible_version>应该替换为你所选择的与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本号。如果你在安装过程中遇到任何问题,或者上述方法无法解决你的问题,你可以尝试查找相关的在线论坛或社区寻求帮助。有许多开发者社区和论坛提供了关于Python、PyTorch和CUDA安装和使用的支持。在那里,...
Description a simple audio classifier model. First extracts Mel spectrogram with torchaudio on GPU. Second do the model inference on the same GPU, but get the wrong result. it is strange that if I extract the Mel spect…
4. 清理 CUDA 缓存 PyTorch 和 TensorFlow 等深度学习框架会缓存某些中间数据,如果缓存过多,可能会导致内存问题。你可以尝试清理这些缓存。 清理PyTorch 的缓存: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch torch.cuda.empty_cache() ...
解决思路:首先检查base环境中cuda是否可用,若不可用则在base中安装Pytorch(GPU版),然后检查运行环境的cuda是否可用,不可用在运行环境重新安装Pytorch(GPU版) 检查cuda的方法: 在终端输入以上命令,返回true表示cuda可用 卸载torch的命令: pip uninstall torch
解决思路:首先检查base环境中cuda是否可用,若不可用则在base中安装Pytorch(GPU版),然后检查运行环境的cuda是否可用,不可用在运行环境重新安装Pytorch(GPU版) 检查cuda的方法: 在终端输入以上命令,返回true表示cuda可用 卸载torch的命令: pip uninstall torch
2、安装的CUDA和安装的pytorch的版本不相互对应。 1、首先,要排除第一种情况。 使用piplist来查看在该环境下安装了哪些依赖项。如果像图1这种torch的版本号的后面时候加上了cu,就说明安装的是CPU版本的,需要重装GPU版本。 图1 安装的是CPU版本的torch
检查是否安装成功:打开cmd,输入 nvcc -V, 出现你的CUDA的版本信息就说明安装成功 第四步:将刚才下载好的torch包进行安装,放在项目的目录下:我这里的目录的路径为: D:\zuoye\ReID\deep-person-reid,在pycharm进入到Terminal中,进入到自己的环境中,pip安装对应的torch包,就可以实现GPU版本的torch的安装,也就可以解...
在執行pytorch代碼的時候,突然看到報錯 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 這說明了 1. 你pytoch确实安装了 2. 你安装的是cpu版本 作为验证,你可以在python编辑器输入下列代码 如果要在无GPU环境中运行,