打开终端,执行以下命令以使用清华源安装PyTorch:对于GPU版PyTorch(CUDA 12.1): conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch_gpu -c pypi -c paddlepaddle -c huaxin -c llnl -c conda-forge -cdefaults -y 注意:在执行上述命令之前,请确保已正确配置清华源。您可以通过执行以下命令来配置清华源: so...
1. 国内PyTorch GPU版本的镜像源地址 阿里云镜像: 地址:https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/ 清华大学开源软件镜像站: 地址:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 中科大镜像站: 地址:https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/ 北京外国语大学镜像站: 地址:https://mirrors.bfsu.edu.cn...
CUDA是用于GPU加速计算的软件平台,而pytorch gpu需要依赖CUDA。 你可以通过以下命令安装CUDA Toolkit: sudoaptupdate# 更新软件包列表sudoaptinstallcuda# 安装CUDA Toolkit 1. 2. 步骤2:配置清华镜像源 清华镜像源是一个国内的软件源,下载速度比官方源快很多。我们需要将系统的软件源更改为清华镜像源。 打开终端,并...
3.1 下载安装 进入网址NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cudnn 点击"Download cuDNN" 下载好之后是一个压缩包 解压好之后,复制这三个文件到CUDA文件的NVIDIA GPU Computing文件下 4 安装pytorch 4.1 清华园镜像路径快速配置安装 打开cmd终端命令窗口,输入如下代码 conda config --add ch...
conda activate pytorch_gpu #关闭该环境的话,输入指令 conda deactivate 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。(梯子在上面已经给了链接) ...
1、在清华源镜像中下载pytorch、torchvision、cuda92: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 因为我的压缩包分散了,方便大家看,使用一张别的博主的图: 2、一定要选择正确的版本,带有cpu的版本不要选择,这里选择的pytorch是1.4.0版本,torchvision是0.5.0版本,将上述压缩包复制到Ana...
Pytorch安装(GPU版本) 第一步 进入anaconda官网(也可以是清华镜像源)进行对应系统下载(本教程基于Ubuntu20.04下运行) 进入清华镜像源,点击获取下载链接 点击应用软件 点击Conda 进行下载对应安装包进行解压 进入sudo gedit ~/.bashrc添加export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH随后source ~/.bashrc生效...
在本教程中,我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程,您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装,为深度学习任务做好准备。 注意:在进行安装之前,请确保您的系统满足PyTorch(CUDA 12.1)的硬件要...
如果左侧一栏多个选项中包含“GPU”字样,只要其中有一个 GPU 型号名称中包含“NVIDA”字样,就证明电脑装有 NVIDA 的 GPU。 判断电脑中是否有 NVIDA 的 GPU 1.2 未找到 NVIDA 的 GPU 的情况说明 如果电脑中未安装 NVIDA 的 GPU 也可以通过 CPU 进行深度学习,但是在处理大规模深度学习任务时效率较低,导致训练时间...