1、查看可安装CUDA版本1.1、win+R,输入cmd进入控制台 1.2、输入nvidia-smi命令查看支持的CUDA版本 2、安装CUDA2.1、进入 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载界面进行安装(需要注册登录nvidia账号)2.2…
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia Pytorch和CUDA对应关系 3. 安装CUDA 这里强调一下,之前我错以为上述命令一同安装了CUDA,其实不是,windows版本的CUDA需要进入网址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer手动下载符合上述截图的版本适配CUDA。 网页界面截图 4. 查...
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=Agnostic&cuda_version=12 下载Base Installer(643.3MB) 将安装好的文件解压出来,将lib、include、bin这三个文件夹全部覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1这个文件夹内 5、使用conda...
从torch官网就能得到windows的安装命令: https://pytorch.org/get-started/locally/# 最新版本https://pytorch.org/get-started/previous-versions/# 历史版本 这里,我们选择历史版本: conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3-cpytorch-cconda-forge 等待安装完成即可。
那么,接下来就是选择CUDA进行安装即可,点击此处 这里我选了CUDA Toolkit10.0的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。大约是2.1G。我用windows的IDM下载工具下载的,速度蛮快的。 接着就是安装过程,双击打开显示临时解压目录,不需要改变,默认即可。
1,我们是已知CUDA版本来找pytorch的whl文件,别找到CPU版去了 我下载的这个文件名:torch-1.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl 意思是pytorch版本为1.8.1,CUDA版本为10.1,python版本为3.8,windows64位 2,如果是安装torchvision,它的版本要和torch版本匹配!匹配关系如下表 ...
Windows系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）步骤1：检查GPU兼容性 确保您的Windows计算机配备了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。步骤2：安装NVIDIA驱动程序 前往NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。步骤3：安装CUDA Toolkit 从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的...
1 概述 Windows下Python+CUDA+PyTorch安装,步骤都很详细,特此记录下来,帮助读者少走弯路。 2 Python Python的安装还是比较简单的,从官网下载exe安装包即可: 因为目前最新的torch版本只支持到Python 3.8,因此为了不会出现版本兼容问题建议安装Pyt
点击Install: 按如下选择(CUDA 版本要对应),下图中Run this Command中的指令后续要用到: 打开cmd,进入之前创建的 Python 环境,输入conda activate 环境名,如:conda activate pytorch 进入环境后输入指令(来源于上图):conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia(这里要挂...
1. 在Windows系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 首先,确保您的Windows计算机配备了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。 步骤2:安装NVIDIA驱动程序 前往NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。