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...
如果想利用GPU来提升运算速度,就需要安装GPU版Pytorch在安装之前,需要先配置GPU环境(安装CUDA和CudaNN)2023.6.30更新: 据评论区提醒说,目前Cuda相关工具已集成在torch的cudatoolkit包中,那么可以在nvidia-smi…
安装pytorch其实主要是安装torch、torchvision、torchaudio这三个包,torch最大一个多G,直接安装可能速度较慢 这一步另一个方法可以通过网址:https://download.pytorch.org/whl/torch/查找 ctrl+F搜索cu117,cu表示cuda,cp表示python,找到对应的链接,下载 下载完成后在命令行输入pip install 路径\文件名安装 如pip ins...
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
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。
下载完成后安装 测试,torch测试GPU命令print(torch.cuda.is_available()) 安装完成! torchvision安装 找到比当前pytorch版本高版本的torchvision,但是尽量选择接近的,比如我的torch版本torch-1.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl,那我就选择torchvision-0.12.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl。
安装d2l包,我们直接在终端中运行pip3 install d2l命令即可安装d2l,安装d2l包的同时还会安装d2l所对应前置的numpy,pandas,matplotlib的相应版本。安装完后在终端输入jupyter notebook,打开笔记本后新建一个代码文件,检查安装是否成功。 第一行先引入torch包,第二行打印cuda是否可用,第三行打印gpu和驱动相关信息...
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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CUDA是否可用 1. 2. 3. 在这里,第一行打印了PyTorch的版本,第二行检查你的PyTorch是否可以使用CUDA。
第一种:Conda安装 第一步:首先我们来到Pytorch-GPU的官网,选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可,但是这里下载速度极慢,很容易出现CondaHTTPError,因为默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,为了能够加快访问的速度,我们更改Conda下载安装包的镜像源 ...