conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch # CUDA 11.3 conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge 1. 2. 3. 4. 5. CUDA 10.2 CUDA 11.3 总结 1.10.0之前的PyTorc...
第六步:验证pytorch测试GPU是否安装成功 第一步:查看自己电脑显卡支持的CUDA版本 Nvidia-smi 1. 注意:这里的11.7是电脑所能支持的最高版本 第二步:查看pytorch对应cuda版本 Pytorch官网查看对应版本关系 标注的地方为查看历史版本 注意区分CPU版本 和 CUDA版本,下错版本会出现GPU 返回 False 第三步:CUDA下载安装 我...
运行conda install pytorch cudatoolkit=9.0 -c pytorch即可。 此方法指定CUDA Toolkit版本后,conda会自动匹配到合适版本的PyTorch。 (2)指定PyTorch版本 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,再根据表二查询到合适版本的PyTorch。384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0,9.0可安装PyTorch1.1.0版本。 运行conda instal...
根据驱动版本查询可安装的CUDA Toolkit版本，再根据查询结果找到对应PyTorch版本。使用`conda install pytorch=1.1.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch`命令同时指定CUDA Toolkit版本与PyTorch版本。额外提示：- 当需要安装torchaudio与torchvision时，将它们放在pytorch之后，例如`conda install pytorch torchaudio t...
我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision的版本对应。 下面为确定的过程: 首先,搜索NVIDIA Control Panel(win+s进行搜索)。 然后打开并点页面左下角系统信息,找到组件里的NVCUDA64.DLL,发现CUDA驱动为11.6.106版本。那么就说明你之后安装CUDA的cudatoolkit的版本不能超过11.6.106。所以我这里...
1.1 版本选择 第一步就是最关键的版本对应问题(这决定你能否成功安装PyTorch,以及能否成功安装GPU版本的关键问题),可以这么说,版本不能对应好,后面有很大的问题,因此,我们要先确定版本的对应关系。(当然,你的电脑配置很高,直接就下最高版本就可以) 我们需要确定conda、cudatoolkit、cudnn、python、PyTorch、torchvision...
打开NVIDIA控制面板,点击 帮助——系统信息——组件,查看自己电脑支持的cuda版本,我的笔记本显卡为GTX1660ti可以看到CUDA为11.0,那么我们可以安装cuda为10.1或10.2版本的pytorch,cudnn的版本只需要与需要用到的cuda版本对应即可后续说明。 三、安装并配置CUDA
torch.device(‘cuda’) 与 torch.device(‘cuda:0’)在进行计算时,对于单卡计算机而言,没有任何区别,都是唯一的那一张GPU。其中0表示GPU的索引,表示第几个GPU,在单卡机,只能是torch.device(‘cuda:0’),如果0换成其他数字则会报错越界。 模型可视化 ...