显示True,表明成功检测到可用gpu,然后就大功告成啦 第一次写,如有错漏,请加以指正。 七、资源 网盘中包括的资源有: 1、cuda10.1、python3.7版本的torch-1.4.0 2、cuda10.1、python3.7版本的torchvision-0.5.0 3、cuda10.1对应的cudnn7.6.5.32压缩包 4、补充用的NVSMI压缩包 链接:https://pan.baidu.com/s/...
首先,我们需要安装PyTorch的GPU版本。输入以下命令: pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 注意:在上述命令中,我们使用了--index-url参数来指定PyTorch的下载源。cu117表示我们使用的是CUDA 11.7版本的GPU。如果您使用的是其他版本的GPU,请相应地更改该参数。
具体安装方式可以在NVIDIA的官方网站找到。 2. pip安装PyTorch GPU版本的步骤 首先,打开命令行工具,并根据您的CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令。访问 [PyTorch官方网站]( 可以获取具体的安装命令。以下是一些示例: 示例命令: 对于使用CUDA 11.0的用户,输入以下命令: pipinstalltorch torchvision torchaudio --extra-in...
pip --default-timeout=1000 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 安装成功了 查看是否能够使用了,如下所示为True,欧克 再回到我们最开始的问题:将张量移到GPU上,如下所示:成功了 参考: Pytorch安装(CUDA11.1)...
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torchvision/ 3.把那两个.whl文件放入python目录,通过cmd进入下载目录。 在命令行输入:cd C:\Program Files\Python36 4.离线安装 pip install torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl pip install torchvision-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl ...
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。
安装cpu版本,使用如下命令: pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 安装Gpu版本,使用如下命令: pip install torch===1.7.0 torchvision===0.8.1 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/tor...
Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义。所以真心不推荐Windows环境。 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考...
pip install torch torchvisioncudatoolkit=11.6 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 然后,安装cuDNN,这是Nvidia提供的一个用于加速深度学习模型训练的库: # 下载安装包wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo...