如果想要使用gpu版本的pytorch,首先得安装一个自己显卡支持的CUDA版本。 根据我自己的电脑,选择的是CUDA9.2版本。 1、查看电脑的显卡驱动版本:右键选择NVIDIA控制面板→帮助→系统信息 2、查看安装不同版本CUDA所对应的显卡驱动版本(比如这里我选择的就是9.2版本,建议显卡驱动版本高的安装高版本CUDA,显卡驱动版本只要大于...
那么这里就输入conda activate gym_gpu 后回车 回车后的结果应该前面有一个(gym_gpu),代表你现在已经进入了gym_gpu这个虚拟环境。 (3)加载.whl文件并测试安装是否成功 现在需要依次将之前安装的三个.whl文件加载,需要这三个文件的绝对路径,以我刚才的安装路径D:\pytorch_whl 为例,依次按下面顺序输入(就是输入完...
安装pytorch其实主要是安装torch、torchvision、torchaudio这三个包,torch最大一个多G,直接安装可能速度较慢 这一步另一个方法可以通过网址:https://download.pytorch.org/whl/torch/查找 ctrl+F搜索cu117,cu表示cuda,cp表示python,找到对应的链接,下载 下载完成后在命令行输入pip install 路径\文件名安装 如pip ins...
第一步:首先我们来到Pytorch-GPU的官网,选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可,但是这里下载速度极慢,很容易出现CondaHTTPError,因为默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,为了能够加快访问的速度,我们更改Conda下载安装包的镜像源 第二步:这里我们首先设置...
测试,torch测试GPU命令print(torch.cuda.is_available()) 安装完成! torchvision安装 找到比当前pytorch版本高版本的torchvision,但是尽量选择接近的,比如我的torch版本torch-1.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl,那我就选择torchvision-0.12.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl。
pip installD:\迅雷下载\torchvision-0.10.1+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl pip installD:\迅雷下载\torchaudio-0.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 安装完成后查看pip list 开始检查是否安装成功: importtorch torch.cuda.is_available()#查看GPU是否可用importtorchvision#机器视觉库...
1、安装cuda和anaconda 要使用pytorch-GPU,首先确保自己的显卡是英伟达显卡(RTX),然后安装CUDA,这一步其它教程很多。安装好之后要查看自己的CUDA版本,我的是11.1。 anaconda是非常方便的包管理工具。为了防止和其它环境发生冲突。 在安装pytorch之前,可以利用andaconda创建一个新的环境。
从 https://www.anaconda.com/download 下载对应的 Anaconda 版本安装即可。打开 Anaconda 创建虚拟环境 torch2_gpu, 如下图所示：打开终端验证：四 安装 Visual Studio 安装 CUDA 之前需要先安装 Visual Studio, 否则会出现如下提示：从 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/free-developer-offers/ 下载 ...
《动手学深度学习》中对于pytorch的安装部分仅介绍了cpu版本的pytorch安装,但从后面的深度卷积神经网络开始cpu不足以支持相关的运算需求,必须使用gpu进行运算。因此,在最开始的预备环节就建议一步到位,装好gpu版的pytorch。本人在最近几天搞环境时走了一些弯路,因此将经验整理出来供大家参考,如有错误敬请指正。
GPU版pytorch安装 检查是否有合适的GPU,若有则安装Cuda与CuDNN(需检查电脑是否有合适的GPU) 1.在桌面上右键点击NVIDIA控制面板。 2.进入NVIDIA控制面板后,点击帮助,选择系统信息 3.查看电脑的显卡信息(本机显卡型号为NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti,驱动型号为466.47),同时需要注意显卡驱动的更新 ...