前阵子新买的电脑到货了,RTX3060的显卡,想着终于可以用GPU训练网络了,试着装了一下,这一装就是两天啊。。。 我没在电脑上装Anaconda,只装了Python和Pycharm,刚开始用pip装了一些像numpy之类的库了。在站里找教程装Cuda,可是装好之后在Pycharm里运行代码 import torch print(torch.__version__) print(torch....
self).__init__()self.fc1=nn.Linear(784,128)# 输入层到隐藏层self.fc2=nn.Linear(128,10)# 隐藏层到输出层defforward(self,x):x=torch.relu(self.fc1(x))x=self.fc2(x)returnx# 创建模型对象model=SimpleNN().cuda()optimizer=optim.SGD(model...
1、打开PyCharm,进入刚刚创建的工程里,打开Terminal窗口: 2、在PyCharm的Terminal窗口中键入cd 命令,切换目录到PyTorch安装包所在的地址,然后分别执行pip install命令安装两个文件,先安装torch,再安装torchvision,期间会一起下载所需要的依赖包 激活了Pytorch之后,关掉pycharm在重新打开直接就默认进来刚创建的pytorch环境了...
torch.cuda.is_available()-看是否使出为true即可 三、安装并配置tensorflow pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.6.0 Tensorflow的配置代码块如下 Tensorflow的配置代码 importtensorflowastf#Helperlibrariesimportnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromtimeimportt...
6.3 确定torch的版本6.4 确定对应的python版本 七、Pytorch_GPU版本的安装八、CUDA的安装九、cuDNN的安装十、检验环境是否配置成功附录参考文献 一、前言 最近因为各种各样的原因,电脑重装了三次,有关于python和深度学习的环境也反反复复的重新安装了多次,期间找了很多的资料,也看了很多文章,各位大佬基本把环境配置的...
接着进行测试,打开python: bash python import torch print(torch.__version__) 输出torch版本即表示成功: 1 概述 2 Python 3 CUDA 4 PyTorch 4.1 下载 4.2 安装 __EOF__ 本文作者: 氷泠 本文链接: https://www.cnblogs.com/6b7b5fc3/p/14019231.html 关于博主: 评论和私信会在第一时间回复。或...
现在我们来做一个简单测试: importtorchimporttimeitimportrandom x=torch.ones(50000000,device='cpu')print(timeit.timeit(lambda:x*random.randint(0,100),number=1)) 首先创建一个大小为 50000000 的全为1的张量 x,并将其设置为在cpu上运算。最后使用 timeit.timeit 函数来测量在 CPU 上执行 x 乘以一个随机...
有的时候一个Linux系统中很多cuda和cudnn版本,根本分不清哪是哪,这个时候我们需要进入conda的虚拟环境中,查看此虚拟环境下的cuda和cudnn版本。 初识CV:在conda虚拟环境中安装cuda和cudnn144 赞同 · 38 评论文章 1. 查看torch版本 import torch print(torch.__version__) # 结果 # 1.0.0a0 2. 查看cuda版本...
现在我们来做一个简单测试: import torch import timeit import random x = torch.ones(50000000,device='cpu') print(timeit.timeit(lambda:x*random.randint(0,100),number=1)) 首先创建一个大小为 50000000 的全为1的张量 x,并将其设置为在cpu上运算。最后使用 timeit.timeit 函数来测量在 CPU 上执行 x...
torch.cuda.is_available():这个函数用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture),也就是NVIDIA的GPU加速计算。如果系统支持CUDA,并且至少有一个NVIDIA GPU可用,那么torch.cuda.is_available()将返回True,否则返回False。 "cuda:0":如果CUDA可用,这部分代码会选择使用CUDA设备,其中的"cuda:0"表...