1. 检查是否有合适的GPU 方法:在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本 然后查看GPU名称和驱动信息 驱动版本可以去英伟达官网下载更新。 2. 下载CUDA 下载官网:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2 查看对应版本网址:h...
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...
最后经过一段时间的瞎搞乱搞的调整,Pytorch-GPU版本成功安装好了。 我是根据B站--土堆教学【--->视频链接<---】,再加上我的特殊情况(总是CPU)版本的错误,进行修改从而达到的安装好的目的。 上面这个视频非常推荐观看!! 我的安装配置情况之前就弄不好 独立显卡:NVIDIA GeForce 3060 Laptop 电脑系统:Windows 10 ...
首先，安装NVIDIA GPU驱动，并检查它支持的CUDA版本。然后，根据支持的CUDA版本，下载并安装相应的CUDA To...
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...
我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源,以便快速下载所需的软件包。 1. 在Windows系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 首先,确保您的Windows计算机配备了兼容的NVIDIA GPU。访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。 步骤2:安装NVIDIA驱动程序 前往NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU型号...
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) ...
pytorch 官网下载cuda就半杯 pytorch cuda 11.1 由于老板配置了一台新的1660s的电脑,最近搞研究需要用到GPU,所以本文记录安装GPU版本的pytorch。 Anaconda是一个开源的环境管理器; 一、Anaconda的安装 本人喜欢Anaconda+Vscode 用习惯了,不喜勿喷 这是我的Anaconda版本...
下载成功后,测试一下是否可用GPU了,在服务器中输入python命令,然后输入 import torch torch.cuda.is_available() 显示True就是成功了,可以使用GPU加速了,最简单粗暴100%成功 官网的给的命令是有问题的,不仅仅是下载慢的原因,切换成清华镜像源之后下载的仍然是cpu版本的 ...