为了帮助你安装Python的Torch和CUDA,我将分步骤为你提供详细的安装指南: 1. 检查CUDA兼容性并下载对应版本的CUDA Toolkit 首先,你需要检查你的NVIDIA显卡驱动支持的最高CUDA版本。可以通过以下命令在命令行中查询: bash nvidia-smi 这将显示你的NVIDIA驱动版本和所支持的CUDA版本。接下来,访问NVIDIA CUDA Toolkit下载...
对于torch,您可以访问官网下载页面:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。您需要根据您的Python和cuda版本选择合适的安装包。例如,如果您使用的是Python 3.7和cuda 10.0,您应该选择cu100的安装包。对于torchvision,您同样需要访问官网下载页面:https://download.pytorch.org/vision/vision_stable.html。同...
双击安装CUDA。 这个路径建议不要更改。 等待他下载完成。 点击自定义安装。 Visual Studio Intergration取消勾选。 等待安装完成就行。 安装torch,download.pytorch.org/whl/torch_stable.html这个链接里有各个历史版本。 找到cu开头。 选择合适的版本,注意一定要选择cu开头的才是gpu版本 torch后面的数字是torch版本,cp...
conda uninstall pytorch 然后重新安装下:去到这个地址下载:https://pytorch.org/get-started/locally/ 注意你可以使用pip命令或者conda命令,我个人建议还是用一下pip命令,比较稳妥,因为大部分人都是用conda命令出现问题的。 然后安装好之后,再输入代码torch.cuda.is_available() 再看看问题是否解决了。 方案二: Pytro...
CUDA成功.PNG 代码语言:javascript 复制 nvidia-smi cudnn成功.PNG 这些成功后,cuda方面的安装就结束了。接下来,验证你电脑里装的pytorch是否适合cuda。 运行一下代码来验证。 代码语言:javascript 复制 # coding=gbkimporttorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())print(torch.version.cuda)...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.4 -c pytorch -c conda-forge 1. 验证的确安装成功: 但是查看当前torch版本,发现是1.6.0: import torch print(torch.__version__) 1. 2. 所以我决定使用以下语句升级torch版本, conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ...
需要安装CUDA Toolkit。 在安装一些基于torch的第三方子模块时,譬如tiny-cuda-nn、nvdiffrast、simple-knn。如果没有安装CUDA Toolkit,torch/utils/cpp_extension.py会报错如下: File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 1076, in CUDAExtension library_dirs += library_paths(cuda=True) File ".../...
torch.cuda.is_available() 1. 2. 3. 4. 5. 四、tensorRT8.X安装 下载地址:tensorRT官网下载 有EA和GA两种版本,EA 版本代表抢先体验(在正式发布之前)。GA 代表通用性。 表示稳定版,经过全面测试。建议用GA。 下载解压后将bin以及include文件夹复制粘贴到步骤一种cuda安装目录下,同cudnn,直接复制粘贴会自动合...
必要的不想用cpu要用gpu的还需要cuda11.0+cudnn11.0!!! 一、安装python3.9 二、安装Anaconda3 三、安装cuda11.0+cudnn8.0 四、安装pytorch 在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html里找对应的torch: 找这个: 下载到D盘。 打开Anaconda Prompt ...