如果cudatoolkit,mkl之类的也下载很慢,也可以用上面的方法进行离线安装。首先观察conda自动匹配推荐的文件名,然后去清华镜像源网站下载,然后离线安装,和上面一样。注意网站的文件夹:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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...
pytorch更新后cudatooklist改成了pytorch-cuda,要在nvidia官方网站下载,镜像网站没有及时更新,所以要在后面加上nvidia官网下载源,输入下面的指令就可以找到正确的版本 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ -c nvidia 1. ...
解决办法:这时候把下面的pip链接复制到迅雷里下载,速度直接起飞。 官网速度太慢 链接复制,打开迅雷自动识别,速度直接起飞 操作流程: 下载好后,打开.whl所在文件夹:注意!路径中不要有中文 .whl所在文件夹 随后进入anaconda promt窗口,激活虚拟环境,这里我的环境名称叫DL 进入虚拟环境 随后如下图输入 pip install+你...
此外,根据具体需求,可以选择使用GPU来加速计算。最后,定期更新PyTorch版本,以获得更好的性能和功能体验。 总之,尽管PyTorch下载速度慢的问题可能影响了部分用户的体验,但通过选择合适的下载方式、调整清华大学的源以及掌握一些使用PyTorch的经验和技巧,我们可以有效地解决这个问题。希望本文能够帮助大家更好地使用PyTorch,...
例如,使用torch.jit将模型转换为TorchScript,以便在不需要GPU的情况下运行模型;使用torch.utils.checkpoint可以减少模型的计算量;使用torch.save和torch.load可以方便地保存和加载模型;使用torch.distributed可以方便地进行分布式训练等。 此外,为了进一步提升开发效率,推荐大家使用百度智能云文心快码(Comate),它是一款强大的...
如果想腾讯云（下载速度快！有些包比阿里云上要快个四五倍，但可能在GPU机器上下载到CPU版本的torch很难绷）channels: - defaultsshow_channel_urls: truechannel_alias: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacondadefault_channels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - http:/...
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 ...
cuDNN安装步骤包括下载、解压和覆盖替换CUDA文件夹中的bin、include、lib文件。安装成功后，转到Pytorch-GPU的下载安装。在Anaconda中，可以通过新建虚拟环境并使用命令行工具进行安装。对于Conda安装，官网提供的默认镜像可能较慢，可通过更改源到清华大学的镜像站提高速度。配置好后，去掉conda命令中的官方源，...