运行以下命令来安装带有CUDA的PyTorch: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=版本号 -c pytorch 1. 请将"版本号"替换为与你安装的CUDA工具包版本兼容的PyTorch版本。例如,如果你安装的是CUDA 10.2,可以使用以下命令来安装PyTorch: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 确保命令中的版本号(如11.3)与您的CUDA版本相匹配。 等待安装完成: 安装过程可能需要一些时间,具体取决于您的网络速度和计算机性能。 验证PyTorch和CUDA是否成功安装: 打开Python解释器或Jupyter Notebook,并运行以下代码来验证CUDA是否可用:...
conda config --show 关注字段envs_dirs一般第一个路径就是默认虚拟环境的安装路径 可以使用以下命令更改默认路径 conda config --add envs_dirs 虚拟环境的绝对路径 3.2 创建虚拟环境 conda create -n pytorch-test python=3.11 pytorch-test是虚拟环境的名称 ...
condaconfig--addchannelss# 手动修改就行-http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/-http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/# 这个配置亲测安装pytorch可用,如果出现问题,可以尝试其他下载源……...
conda安装 打开pytorch官方网站,点击Get Started. 选择相关配置及要安装的cuda版本。 输入Run this Command中的运行指令安装。 -c pytorch:说明用国外网站下载,速度较慢。可改用国内镜像网站下载,此时需先添加源,直接复制输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free...
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 确认CUDA版本:你的命令中指定了CUDA版本为11.6,请确保你安装的PyTorch版本与你的CUDA版本相匹配。可以通过在命令行输入以下命令查看你的CUDA版本: nvidia-smi 如果你发现你的CUDA版本不是11.6,你可能需要重新安装或更新你的CUDA版本,或者选择与...
conda install pytorch 大概率会产生如下结果: PyTorch提示CUDA不可用,此时无法将模型训练转移至GPU,也无法使用不支持在CPU上的模组。conda并不负责了解CUDA的依赖信息,解决这个问题的办法是手动安装正确版本的PyTorch。 请按照以下步骤安装PyTorch。 查询本电脑的CUDA版本,以我的电脑为例,我的CUDA版本号为12.2。可以在命...
conda info --root(2)找到缓存目录后,手动下载所需的pytorch文件。可以从官网或其他可信赖的源获取pytorch的安装文件,并将其保存到conda的缓存目录中。例如,可以运行以下命令来下载特定版本的pytorch: wget https://anaconda.org/pytorch/pytorch/files/pytorch-1.1.0-py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.5.1_0.tar.bz2 ...
conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia for PyTorch 2.5.1 with CUDA 12.4. What's the equivalent of that for -c conda-forge moving forward, with a target CUDA version? If not equivalent, what's recommended best practice...
conda create -n myenv python=3.7 1. 激活新创建的虚拟环境: conda activate myenv 1. 运行以下命令来安装PyTorch以及其他必要的依赖项: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>-c pytorch 1. 将<your_cuda_version>替换为你安装的CUDA版本(例如:10.1)。