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。 代码语言:javascript 复制 conda...
最后出现这个,就是GPU版Pytorch安装完成。【True是指的GPU版安装,如果是False则是CPU】 特别步骤1:安装过CPU版本的Pytorch。 在这一步的朋友们注意,CPU版和GPU版的Pytorch是不能共存的,所以在安装GPU版的时候,需要卸载之前CPU版本的。 这个位置,如果说,你不是很明白这些的原因,按照最原始的方式,不要投机去搜一...
激活conda activate pytorch 安装三个文件 转换目录到三个文件的下载位置(输入cd文件目录) 输入conda install“文件名” 用conda list检查是否安装成功,可以看到有torch 1.4.0+cu 即安装成功 由于我已经安装好了,这部分可以观看从零开始教你在Windows上安装PyTorch,支持GPU计算,验证测试_哔哩哔哩_bilibili 9.pytorch-p...
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...
如:conda install --use-local linux-64/pytorch-1.11.0-py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0.tar.bz2,等待片刻后,即可安装成功。 测试Pytorch是否安装成功和是否能够调用GPU,可以运行Python脚本: 代码语言:javascript 复制 importtorchiftorch.cuda.is_available():print("GPU is available")// 查看GPU设备是否可用else...
pytorch(GPU版)安装 确认有无英伟达显卡,有才能安装GPU版的pytorch,否则只能装CPU版 1.任务管理器->性能: 设备管理器->显示适配器,也可以: nvidia驱动安装地址(大部分电脑自带,不需要额外安装): https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
《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。
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 ...
这里的torch,torchvision,torchaudio是PyTorch的主要模块,--extra-index-url指定了PyTorch的预构建包的地址,以确保安装GPU版本。 步骤4:验证安装 安装完成后,打开Python解释器,验证PyTorch是否安装成功,并确认GPU可用性。 importtorchprint(torch.__version__)# 打印PyTorch版本print(torch.cuda.is_available())# 检查CU...