进入下载的pytorch路径,复制路径:C:\cuda11.1\pytorch1.9.0 在pytorch环境中输入:cd C:\cuda11.1\pytorch1.9.0 然后用pip install pip install "torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl" pip install torchaudio-0.9.0-cp38-cp38-win_amd64.whl pip install "torchvision-0.10.0+cu111-cp38-cp38-win_...
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 1. 完毕后进行验证,在jupyter中执行以下代码: import torch # 如果pytorch安装成功即可导入 print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用 print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量 print(torch.versi...
也就是看GPU能不能用print(torch.version.cuda)# 输出一个 cuda 版本,注意:上述输出的 cuda 的版本并不一定是 Pytorch 在实际系统上运行时使用的 cuda 版本,而是编译该 Pytorch release 版本时使用的 cuda 版本,详见:https://blog.csdn.net/xiqi4145/article/details/110254093...
windows10 版本安装 CUDA ,需要下载两个安装包CUDA toolkit(toolkit就是指CUDA工具包,CUDAToolkit与cuda版本相同)和cuDNN(用于深度神经网络的GPU加速库),两者都需要安装才可以调用GPU加速 总结部分: CUDA version 10.2、CUDAToolkit10.2(电脑固定) pytorch1.10 、cudnn8.3.3、torchvision 0.11.1、python 3.9(选择) 202...
cudatoolkit其与系统CUDA版本的关系: cudatoolkit可以与系统级CUDA共存 通常使用系统级CUDA驱动,但运行时库来自cudatoolkit # 指定版本安装$ conda install cudatoolkit=11.2 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA...
3. 通过nvidia-smi看上面的CUDA Version:驱动API版本 4. 通过python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"查看当前PyTorch的运行CUDA API 版本 上面的1可以在~/.bashrc中修改: export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3-c pytorch 默认pytorch官网为下载源,下载速度太慢,很容易报错 更改为清华大学镜像,命令行输入下面的命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 添加Anaconda的清华镜像 conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu....
torchvision的版本选择最新就好,但是要与cuda及python匹配,这里直接搜索cu113-cp37 下载对应的版本即可。 新建pycharm创建项目,新建项目名称为PytorchTest, 文件名为HelloPytorch。输入以下代码测试 import torch print("Hello Pytorch{}".format(torch.__version__)) ...
https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=Agnostic&cuda_version=12 下载Base Installer(643.3MB) 将安装好的文件解压出来,将lib、include、bin这三个文件夹全部覆盖到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1这个文件夹内 ...
已经安装Pytorch的cuda版本,但还是调用的cpu,无法调用gpu。用下面的代码测试,显示为false。 import torch torch.cuda.is_available() # cuda是否可用 torch.version.cuda # cuda版本 torch.backends.cudnn.is_available() # cudnn是否可用 torch.backends.cudnn.version() # cudnn版本,输出结果看不懂 ...