brew install libcupti 第三步:安装PyTorch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。
步骤1:安装CUDA Toolkit 首先,你需要安装CUDA Toolkit。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。...
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...
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) 如果没有创建虚拟环境(第一次安装),打开Anaconda Prompt,前面是(base),可以直接在base里直接进行安装 如果创建...
这样就将清华镜像源加入到了路径中,之后安装包时,搜索渠道会先从该镜像源查找,速度会快很多。可以通过以下命令查看下载渠道和环境安装路径等信息。 键入conda info查询信息 tips 此处激活了虚拟环境,python环境是虚拟环境的,和你本机的无关,可以一样也可以不一样 ...
一、anaconda安装及虚拟环境创建 1、下载Anaconda Anaconda官网:https://www.anaconda.com 清华大学开源镜像下载:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 两个网站都可以下载,选择适合自己电脑的版本下载即可。 2、安装Anaconda 选择添加到环境变量 ...
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...
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...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib\x64 5. 安装Pytorch 设置清华源 ### 设置清华源镜像conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config-...