因此,在选择PyTorch版本时,需要考虑到所使用的GPU型号和架构。例如,如果使用的是NVIDIA的GPU,建议选择与CUDA版本相对应的PyTorch版本。其次,需要考虑PyTorch的稳定性和可靠性。选择一个经过广泛测试和应用的版本是非常重要的。最新版本的PyTorch可能包含了一些新的特性和优化,但是它们可能还不稳定或者存在一些问题。因此,在...
print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name(0)) # 根据索引号得到GPU名称 上面代码运行结果如下,可验证PyTorch 2.0 GPU版本已经安装成功了。 C:\Users\xiayu\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python.exe C:\Users\xiayu\PycharmProjects\PyTorch2.0深度学习从零开始学-源码\第二章\testGPU.py 2.0...
#如果要启用创建的环境,输入指令 conda activate pytorch_gpu #关闭该环境的话,输入指令 conda deactivate 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ③安装pytorch-gpu 激活后去pytorch官网(点击此处) 选择适合自己的版本,但是使用conda方式下载,直接用这个语句是不能下载成功的,因为它的服务器在国外,所以要选择下国内的镜像源。
一、查看个人计算机的GPU型号 1、打开命令提示符 2、输入 nvidia-smi 3、打开以下链接并找到上一步中的CUDA版本号 4、打开以下链接查询pytorch支持的CUDA版本 https://pytorch.org/get-started/locally/ 二、下载和安装CUDA 1、打开以下链接下载CUDA 2、选择对应电脑系统的软件版本 3、查看安装在计算机的CUDA版本 ...
安装GPU版pytorch的前提:你的电需要有合适的显卡、需要安装CUDA、以及安装cuDNN 1. 第一步:先检查自己电脑的显卡 打开NVIDIA的控制面板 -> 点击【帮助】按键 -> 点击【系统信息】按键 -> 点击【组件】按键 好的,我们可以看到我们的电脑是有显卡支持的,那么我们继续进行下一步: ...
我这里踩坑两次,总是装成CPU版本。我们需要先安装一下anaconda,并且更新conda后面才能显示出来包的环境是否为GPU。 所以来到环境后我们可以先安装一个anaconda的一些包,保证conda指令较新。 conda install anaconda -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main ...
从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit(版本12.1)。 步骤4:配置环境变量 将CUDA Toolkit的安装路径添加到系统环境变量中,以便PyTorch能够正确找到CUDA。 步骤5:创建虚拟环境 使用Anaconda创建一个新的虚拟环境(如pytorch310),并激活它。 步骤6:设置清华源 ...
要安装Pytorch首先你需要安装好对应你GPU型号的CUDA、CUDNN、Anaconda或Miniconda。 以上这些在网络上有很多现成的教程,这里不再赘述。 1.2、创建虚拟环境 在安装Pytorch之前,必须创建一个自己的虚拟环境,其可以帮助你管理项目的依赖项,避免与其他项目的依赖冲突,并提供一个干净的环境用于安装和运行PyTorch,这里选择新建一...
pip installD:\迅雷下载\torchvision-0.10.1+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl pip installD:\迅雷下载\torchaudio-0.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 安装完成后查看pip list 开始检查是否安装成功: importtorch torch.cuda.is_available()#查看GPU是否可用importtorchvision#机器视觉库...
537.42是驱动版本,CUDA Version: 12.2 是GPU能允许的最高cuda版本,下载cuda时不要超过这个版本。