9.1 选择Pytorch版本 nvcc -V #查看Pytorch对应的cuda版本,显示release 11.3, V11.3.58 9.2 在官网查找conda命令 命令行里面输入nvcc -V,查看cuda版本,若cuda为11.3,就选择下图标注框里的命令行安装。 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 我们在安装显卡驱动时会安装cudatoolkit...
进入pytorch官网:https://pytorch.org/,点击install: PyTorch官网 选择系统、语言、cuda版本等配置,复制安装命令可以安装最新的PyTorch版本: 最新版本安装 2.3 安装之前版本 如果想安装旧的版本,可以点击上方的install previous version of PyTorch,找到想要安装的版本。比如想安装PyTorch1.9.1+cuda11.1的版本,可以复制这个...
打开【anaconda navigator】-yolov5test,点选下图所示【Enviroments】,将下拉单选成【ALL】,然后搜索【opencv】,选中点击apply完成了安装。 六、第一个Pytorch程序 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transforms# torch环境测试linear_layer=nn.Linear(10,10)#使用torch定义一个线性层input_data=torch...
首先我们要创建一个pytorch的环境:打开应用——create——输入环境名——选择下载好的python版本——创建 创建完成后如下图所示: 然后左击箭头——Open Terminal,在此终端进行pytorch的安装。 接下来就是在官网下载和自己设备匹配的pytorch。 在这里很多人不知道自己的CUDA版本号,可以查一下,方法如下: 控制面板——查...
PyTorch深度学习基础环境搭建 1.Miniconda安装 Miniconda是一个轻量级的Python发行版,只包含最基本的内容——Python、conda以及相关的必须依赖项。它适用于空间要求严格的用户或只需要Python和Conda核心功能的用户。 Miniconda由于其轻量级的特点,非常适合那些对存储空间有严格限制的用户,或者只需要使用Python和Conda核心功能的...
pytorch环境搭建 1、 安装Anaconda 2、PYcharm中 配置相关的项目依赖 3、下方命令行执行: 一般会下载比较缓慢,建议用国内源安装,命令如下: pip install torch -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 备注常用国内源地址: 阿里云: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/...
创建新的 Conda 环境首先创建一个新环境： conda create --name pytorch_env 激活环境使用以下命令激活...
在搭建Pytorch GPU环境时,需要先安装CUDA。 Anaconda:Anaconda是一个开源的数据科学平台,包含了大量常用的数据科学工具和库。为了方便管理和使用这些工具,我们可以使用Anaconda来创建和管理虚拟环境。 Pytorch:Pytorch是一个开源的深度学习框架,它提供了丰富的深度学习算法和工具,支持GPU加速计算。 三、搭建步骤 安装CUDA ...
这里可能需要区分下Python的版本和CUDA的版本。 Python版本查看方法:直接在命令行中输入python,会看到Python的版本。 CUDA版本查看方法,在命令行中输入nvidia-smi: 确定好版本后,就可以通过Pytorch官网提供的指令安装GPU版本的Pytorch了。 至此,基础的环境搭建已经完成。
网址: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 进入后页面如下 cpu开头的是CPU版本,cu开头的是GPU版本。“cp” 后面的数字代表 python 版本。“win_amd64”表示适配的操作系统。 例如:我的配置是cuda11.6与python3.7,所以选择: 之后继续下载torchvision和torchaudio ,注意版本对应关系 ...