最近做了很多药化,渲染项目虚拟环境配置方面的工作,踩了不少坑,仔细回想一下,其实很多坑是可以提前避免。因为配置的都是模型相关的项目,所以不可避免的会碰上对cuda,torch版本有特定的需求。除此之外,有些…
我使用的是Linux桌面是Ubuntu18.04.4LTS 显卡是NVIDIA的GeForce MX250 查到自己的显卡型号,可以去官网上检查此型号的显卡是否支持CUDA 附:检查自己计算机显卡型号 计算机-管理-系统工具-设备管理器-显示适配器 查到信号可以去官网看看是否支持CUDA支持CUDA的NVIDIA-GPU列表 不在列表上也不一定不支持CUDA加速,最便捷的查...
进入官网选择对应的torch和cuda版本,然后选择对应的torch_scatter包 激活你的环境conda activate torch19,进入包目录我这里是cd ~/Downloads执行pip install torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 注意torch_scatter等和python,torch版本问题: 选择你要安装的pytorch和python版本是否有对应的torch_scatter等...
我的cuda版本是10.0.130,所以我要安装的pytorch版本是1.1,1.2这些。我选择1.2版本,那torch对应也是1.2版本,torchvision就选择0.4.0版本。 (4)直接在shell里输入:pip install torch==1.2.0 torchvison==0.4.0,回车,等他运行结束 (5)shell键入“python”进入python环境,然后输入“import torch",看看是否成功,”print...
conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch 三, 安装下载的torch_scatter包 进入官网选择对应的torch和cuda版本,然后选择对应的torch_scatter包 https://pytorch-geometric.com/whl/pytorch-geometric.com/whl/pytorch-geometric.com/whl/ ...
我的cuda版本是10.0.130,所以我要安装的pytorch版本是1.1,1.2这些。我选择1.2版本,那torch对应也是1.2版本,torchvision就选择0.4.0版本。 (4)直接在shell里输入:pip install torch==1.2.0 torchvison==0.4.0,回车,等他运行结束 (5)shell键入“python”进入python环境,然后输入“import torch",看看是否成功,”print...
1. 访问torch_scatter官网，选择与已安装的pytorch和cuda版本相匹配的包进行下载。2. 激活虚拟环境后，进入下载的torch_scatter包目录。确保安装的torch_scatter包与当前使用的pytorch版本兼容，避免版本冲突导致的问题。遵循以上步骤，成功配置Linux环境下的miniconda、pytorch、torch_scatter以及cuda，实现高效...
需要配和指定版本torch-2.1.0+cu118使用,请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-2.1.0+cu118对应cuda11.8和cudnn,注意电脑需要有nvidia显卡才行,支持GTX920以后显卡,比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡 上传者:FL1623863129时间:2024-02-19 pyg_lib-0.3.1+pt20cu118-cp38-cp38-linux_x86_64.whl.zip ...
torch.cuda.set_device()function can be found Environment PyTorch Version: 0.4.1 (specifically:http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl) OS: Ubuntu 16.04.5 LTS GCC version: (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10) 5.4.0 20160609 ...
torch-1.8.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl 适用无GPU+python3.8+windows 64,下载之后,直接用pip安装。安装完成后,再运行一下pip install torch==1.8.0+cpu torchvision==0.9.0+cpu torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,就可以自动下载torchvision和torchaudio。