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....
pipinstalltorch==1.8.1+cu111torchvision==0.9.1+cu111torchaudio0.8://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 1.
然后就是下载 下载完后将解压文件夹中的三个文件夹全部复制进cuda安装目录下,没有文件会覆盖 验证cuDNN是否安装成功 找到***\CUDA\v11.6\extras\demo_suite文件夹,然后看看划红线的文件是否存在,并在红框中输入cmd。 输入deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe,可以出现这些就算安装成功! 然后还需要在环境变量中添加这...
pip install D:\pytorch_whl\torchvision-0.11.0+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl 安装过程耐心等待。 安装结束后需要测试是否成功安装gpu版本的pytorch,这里依旧在gym_gpu环境下输入python,进入python编程环境后输入import torch 回车后输入torch.cuda.is_available()。如果返回True则安装成功。 另外补充一下,如果安装...
1 CUDA Illegal Memory Access error when using torch.cat 1 How does one install torchtext with cuda >=11.0 (and pytorch 1.9)? 5 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled (depite several reinstallations) 1 How to solve RuntimeError: CUDA out of memory?...
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 ...
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...
不是 pip install pytorch 而是 pip install torch ...除此之外，貌似没有遇到过什么坑，速度慢的话...
并且新建了一个conda虚拟环境（我的虚拟环境名为pytorch）。接下来需要安装新版的显卡驱动，安装cuda、cu...
importtorch print(torch.__version__) print(torch.version.cuda)#cuda版本 print(torch.backends.cudnn.version()) print(torch.cuda.is_available())#cuda是否可用,返回为True表示可用 print(torch.cuda.device_count())#返回GPU的数量 print(torch.cuda.get_device_name(0))#返回gpu名字,设备索引默认从0开...