如果cudatoolkit,mkl之类的也下载很慢,也可以用上面的方法进行离线安装。首先观察conda自动匹配推荐的文件名,然后去清华镜像源网站下载,然后离线安装,和上面一样。注意网站的文件夹:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
1. 问题:下载过程中HTTP出错 这个重新再输入一遍一样的指令,或者关了终端重新打开,多尝试几次应该就可以,就是一个连接的问题 这些就大概是我遇到的问题和解决办法,其实配置好镜像源后安装速度挺快的,也很顺畅,主要就是注意一个Anaconda和cuda的版本问题,Anaconda建议选2022年的,毕竟现在已经2023年了,下载安装之前也...
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 第二步:这里我们首先设置...
故事背景:操作系统win11,使用anaconda问题:直接去官网下载,速度很慢。找各种攻略各种源都不成功,心态爆炸。解决办法:这时候把下面的pip链接复制到迅雷里下载,速度直接起飞。操作流程:下载好后,打开.whl所…
这种创建环境太慢可能是镜像源地址的问题，可以切换到国内的镜像源地址试试，具体就是修改一下conda的配置文件。在linux和window环境下通用，当然也强推vscode的wsl去直接对linux中文件简单操作完成修改 临时换源 比如pip某个包而不是新建一个环境时候，完全可以临时换源，例如：pip install tqdm -i https://pypi....
数据传输是将数据从主存(CPU内存)传输到GPU内存的过程,这个过程可能需要花费较长的时间,从而影响了pytorch的运行速度。 为了解决这个问题,可以采取以下一些优化方法: 数据预处理:在将数据传输到GPU之前,进行数据预处理,例如数据归一化、图像尺寸调整等,以减少传输的数据量和传输时间。 数据批处理:将数据分批传输...
约束三:CUDA对GPU的算力也需要匹配,否则torch会报以下错误: # 这里sm_89的意思就是4050的算力是89,该CUDA版本不支持此算力NVIDIA GeForce RTX 4050 Laptop GPU with CUDA capability sm_89 is not compatible with the current PyTorch installation 先查看自己电脑GPU的算力 ...
如果在PyTorch中调用GPU运算更慢,可能是因为数据传输和计算之间的延迟导致的。以下是一些可能的解决方案:1. 确保使用合适的GPU:确保使用了适合您的任务的GPU,并且您的代码在其上运行。...