进入官网后往下拉，在下面这个界面可以下载最新版，compute platform中选择CUDA就是gpu版本的，CPU就是cpu版本的。不过很多时候电脑的CUDA版本可能没有这么高，所以可以在这里https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找到以前的版本。cu111就是CUDA11.1，cp后面是python版本，
PyTorch provides Tensors that can live either on the CPU or the GPU and accelerates the computation by a huge amount. We provide a wide variety of tensor routines to accelerate and fit your scientific computation needs such as slicing, indexing, mathematical operations, linear algebra, reductions...
Pytorch官网:https://pytorch.org/ 早期版本地址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 一、GPU驱动 我们一般称显卡就是GPU,现在大部分需要使用深度学习算法的服务器使用的都是NVIDIA公司生产的显卡。常见产品系列和产品请查看链接:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/,官方提供了最新的显卡驱动版本...
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin 然后输入: nvcc -V 在这里插入图片描述 输出里显示出cuda版本 8、下载cudnn 官网地址:developer.nvidia.com/cu 下载解压完成后,分别打开三个文件夹,将文件夹里的复制到CUDA路径下同名文件夹中,注意是复制bin、include、lib文件夹里的内容,不...
pytorch 的cpu和gpu 1、安装anaconda anaconda官网:www.anaconda.com 2、修改下载源为清华源 由于pytorch的服务器在国外,直连下载的话很慢,所以选用清华镜像源下载 # 添加清华镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/...
本文主要是记录在安装带GPU的pytorch过程中遇到的一些报错,torch.cuda.is_available() 的时候返回的总是false,装过了无数多次,浪费了很多时间,最终在朋友的提示下,成功安装安装带GPU的pytorch,故写一篇文章记录这个过程,供后面的朋友学习借鉴,少走弯路,早上正道。
Pytorch的官网:https://pytorch.org/ PyTorch是一个较新的深度学习框架。从名字可以看出,其和Torch不同之处在于PyTorch使用了Python作为开发语言,所谓“Python first”。一方面,使用者可以将其作为加入了GPU支持的numpy,另一方面,PyTorch也是强大的深度学习框架。
官网链接: https://pytorch.org/get-started/locally/. 自己选择自己的版本,如下: conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 这行代码的含义是:安装pytorch时会把torchvision也给安装上,就不用后面再安装torchvision了。cudatoolkit=10.1表示cuda版本10.1。-c表示使用官网下载。不含-cpu表示gpu版...
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 ...
但是这个时候可能有个大坑,就是显卡驱动比较老,不支持cuda版本,装好pytorch也用不了gpu,不过可以糊弄一些需要cuda的库,运行用cpu就行了。 一般更新显卡驱动就可以了,但是有些老显卡是没有新驱动更新的,nvidia也是懒,已经放弃很多老显卡的驱动更新了,所以更新驱动也没用,得更新显卡了。