解决Linux下无法使用GPU,torch.cuda.is_available()返回False的问题(无论怎么下载都是cpu版本的问题) 首先说明,很多博主文章里没有提到的一点,pytorch包和torchvision包是一同下载的,且pytroch包包含在torchvision内,因此要先把环境中的pytorch,torchvision,torchaudio都一一卸载掉 使用命令 pip uninstall torchvision pytorch...
现状:使用conda安装pytorch,安装成功后,使用torch.cuda.is_available()返回False # CUDA 11.3pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 __EOF__
Windows环境下使用conda配置CUDA版torch顺风顺水,结果到了Linux环境下,按照之前一模一样的配置方法,却一直在print(torch.cuda.is_available())打印出false,打印torch版本print(torch.__version__)也显示2.0.1(下的版本是2.0.1+cu118) 是按照pytorch官网的下载方法下载的conda install pytorch torchvision torchaudio py...
import torch torch.cuda.is_available() 返回False 有人知道如何解决这个问题吗?我尝试将 /usr/local/cuda-10.1/bin 添加到 etc/environment 如下所示: PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games" PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin ...
再到pytorch官网找到对应cuda版本的安装命令,pytorch官网传送门。 5. 推荐使用官网的pip安装方式安装torch,因为使用conda方式安装可能会出现未知错误 如果pip安装报错:` Could not find a version that satisfies the requirement...` 就是python版本太低,返回第三步升级python版本。
3.torch.cuda.is_available()出现false,自检显卡型号是否对应,pytorch版本是否对应(可以通过以下链接),cudnn和cudatoolkit Previous PyTorch Versions | PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/previous-versions/再附cudnn和cudatoolkit的镜像命令 wget -t 400 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/...
torch.cuda.is_available() 返回True就说明没问题了。 然后此处我一直是False,报错信息是Error 802: system not yet initialized 。 搜索这个报错信息,找到教程,可以用来验证CUDA是否安装成功。 教程里用的是ubuntu系统。centos系统的操作过程如下(注意下面的教程操作完成后,显卡驱动会更新) ...
>>import torch >>improt torchvision >>torch.cuda.is_available() 不报错,返回True,配置成功 五、可能出现的问题 如果第四步返回的是False,则需要看下是不是驱动和cuda的版本对应不上,在命令行输入nvidia-smi 384对应的就是9.0,387对应的是9.1,其他的对应关系自己可以查询下,找到正确对应版本后,很大几率可以配...
torch.cuda.is_available() 若返回true,则说明正确安装了torch并正确使用了gpu加速 解决报错方法: 若第一段代码没有输出结果,则说明torch没有安装好,我们可以打开https://pytorch.org/get-started/locally/,选择并下载你电脑需要的版本安装 若第一段代码有结果,第二段代码返回false,则说明没有正确使用gpu加速,同样...