进入官网,往下滑点击previous versions 然后往下翻找到适合的版本:CUDA11.1 这里使用--default-timeout=1000解决网速过慢导致超时下载失败的可能 pip --default-timeout=1000 install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable....
这将显示你的显卡支持的CUDA版本。 确定对应的PyTorch和CUDA版本根据你的显卡支持的CUDA版本,在PyTorch的版本合集中找到对应的最新版本。你可以查看PyTorch官网显示的最新版本,或者在命令行中输入pip install torch torchvision来查看可用的PyTorch版本。 安装CUDA根据你的CUDA版本,从NVIDIA官网下载并安装对应的CUDA版本。在安...
一开始安装torch的时候没有指定cuda版本,所以安装的是cpu版本,无法调用gpu 可以使用如下安装方法: pip install torch -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html(应该可以用) pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118(亲测有效,但是nightly表示PyTorch ...
先pip install torch===1.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 再pip install torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 完成后,在cmd中输入红框标示的代码,信息如图则说明pytorch安装成功,且可以使用GPU。
一、下载torch和torchvision 1.在cmd中用pip下载 pip install torch torchvision 由于下载速度太慢,该方法一般会失败。 2.在官网下载wheel文件 登录pytorch官网 根据需要选择相应的版本,这里选择的是cuda10.1的版本(None是cpu版本),按照图片所示,跳转到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
pip安装pytorch--cuda,docker中安装cudapipinstalltorch==1.8.1+cu111torchvision==0.9.1+cu111torchaudio==0.8.1-fhttps://download.p
pip指定国内源安装CUDA版本的torch 当然，其他源例如阿里源也可以，到以下网站，找到相对应CUDA版本的安装...
pip install torch==2.0.1 按道理来说一个制定了cu118 一个没有指定,肯定是有区别的,对的,如果你是这么思考的话,思路是对的 这两个命令的区别在于是否指定了编译环境。第一个命令指定了编译环境为 CU DA 11.1,而第二个命令没有指定编译环境,因此默认使用 CPU 版本的PyTorch。
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch-wheels/cu118这样可以确保下载CUDA版本的PyTorch，而且速度提升明显。当然，你也可以选择其他镜像源，如阿里云镜像站。只需访问相应的CUDA版本链接，然后用pip install命令安装即可。例如，阿里云的PyTorch安装包链接...