2. 安装 进官网选择合适版本:https://pytorch.org/get-started/locally/ 复制命令,将最后的-c pytorch去掉,如: conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge 安装较慢,需要慢慢耐心的等待。 (2)pip安装时的命令 回到终端激活虚拟环境,输入命令。 pip install torch==1.12.0+cu116 torchvision==0.13.0+cu116 torchaudio==0.12.0 --extra-index-...
exportPATH=~/anaconda3/bin:$PATH 会导致系统显示找不到conda这个命令,此外如果不慎删除掉anaconda重装,需要输入命令: rm-rf~/anaconda3 这里一定不能使用MobaXterm自带的删除按钮,那个非常慢,会把主机卡死,消耗半个小时以上才能停下来并且没有删掉。 3.配置pyTorch虚拟环境: 在mobaXterm命令行输入虚拟环境: conda ...
同时使用conda不仅可以安装python库,也可以安装R包和常用的很多计算机软件,而且使用conda能自动解决许多软件安装时的依赖问题,是十分方便和友好的 TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表)的镜像 注:由于更新过快难以同步,我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ig...
TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源(conda-forge、msys2、pytorch等,查看完整列表)的镜像 注:由于更新过快难以同步,我们不同步pytorch-nightly, pytorch-nightly-cpu, ignite-nightly这三个包 Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代,默认只包含了 python 和 conda,但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包...
5 Github配置：接下来要安装Pytorch了，直接在Pytorch官网上选择自己需要的配置，然后复制类似于"conda install pytorch torchvision -c soumith"命令到终端，接下来就准备开始Pytorch之旅 6 但是意料之中的意外还是来了，安装包的下载速度太慢X2。接着查看相关的资料，了解到可以通过Pytorch源文件的方法来安装。Pytorch...
conda install pytorch torchvision cpuonly 输入后等待,直到安装完成。 5.检测是否安装成功 打开新的终端,输入python,再输入import torch,没有报错;再输入import torchvision,也没有报错,如图所示。此时即安装成功。 为了进一步检测,我复制了PyTorch官网上的检测代码,测试结果也是正确的,如图。
sudo env "PATH=$PATH" conda create --prefix=/mnt/resource/zhaohz_p python=3.6 #解决 nvidia-smi看cuda驱动环境 rm -f 删除文件 rm -rf 删除文件夹 匹配关系 linux/windows # CUDA 9.0 #conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch ...
//download.pytorch.org/whl/torch_stable.html#如果不是指定版本,可以直接下载指定cuda版本的torch-比如cuda10.1版本pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu101#conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 #...
conda activate myenv 1. 现在,我们可以使用Conda来安装PyTorch。执行以下命令: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch 1. 请将xx.x替换为你希望安装的PyTorch版本对应的CUDA工具包版本号。例如,如果你的系统中安装的是CUDA 10.2,则将命令中的xx.x替换为10.2。