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....
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 开发人员每天编译和生成的版本,包含了最新的代码和功能,不稳定) 官方安装方式:https://pytorch.org...
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。在安装过程中,确保选择默认路径,并勾选添加到环境变量。安装完成后,你可以通过在命令行中输入nvcc -V来检查CUDA是否安装成功。 安装PyTorch...
4、安装pytorch(pip命令行方式),以管理员身份运行cmd,复制粘贴步骤3图中的代码,回车即可。若出现安装失败,可以逐个安装, 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...
就可以了，亲测下载的是CUDA版本的torch，速度还可以。pip指定国内源安装CUDA版本的torch 当然，其他源...
pip安装PyTorch(Windows系统)、cuda安装 1、下载安装python,勾选添加到环境,选择自定义安装,选择路径,其他默认。安装完成后,pip也安装完毕(包含在python中)。以管理员身份运行cmd,输入:pip--version,查看pip版本,有版本号则说明安装成功。 2、更换源,win+R 输入%HOMEPATH%,在此目录下创建 pip 文件夹,其内创建 ...
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。
pip安装pytorch--cuda,docker中安装cudapipinstalltorch==1.8.1+cu111torchvision==0.9.1+cu111torchaudio==0.8.1-fhttps://download.p
amd64.whl）。在命令行中输入`pip install 文件名称.whl`，进行手动安装。安装完成后，可以通过以下代码验证是否成功安装：import torch print(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())如果输出的torch版本号正确且`torch.cuda.is_available()`返回True，说明安装和测试均已完成。