进入虚拟环境【conda activate gpu】 到这一步,下面进行安装Pytorch. 首先去官网下载适应你自己GPU的版本。 官网:[https://pytorch.org/get-started/locally/] 我这里适配12.1版本的,然后复制下面命令行。和我一个版本可以直接复制这【 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pyto...
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型号的最新驱动程序。 步骤3:安装CUDA Toolkit 从NVIDIA官方网站下载并安装与您...
Win10配置CUDA10+cuDNN7(pytorch,tensorflow-gpu)记录 电脑:联系M4400,双显卡(集显和独显),开机过程长按F1进入BIOS,在设置显卡那里要选择独显类型(看英文提示选择) 环境:Python 3.6.5,pip方式安装包(使用的是winpython,轻便,Anoconda太大了,安装还特别慢) CPU:I5 4200U @ 1.6GHz RAM: 6GB 显卡:GTX GT 730M...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 注意要把后面的-c pytorch去掉,不然还是使用的默认源下载。 等待下载和安装: ④测试 寻找到创建的python.exe(包含虚拟环境名的)进行复制 D:\Users\Administrator\anaconda3\envs\pytorch-gpu\python.exe 运行Pycharm,新建python文件输入下面命令: 代码语言...
来回尝试了两天，终于把GPU版pytorch在windows10下安装安装成功了 现在很多机器学习初学者（包括我自己）...
打开pycharm新建项目,在Python解释器中选择“先前配置的解释器”,选择“添加解释器;选择“conda”环境,使用现有环境,选择安装了pytorch的环境“pytorch_gpu”,选择该环境。 打开创建的项目,打开Python操作控制台,输入命令: import torch torch.cuda.is_available() 返回Ture表示配置成功啦! 4. 在Jupyter中应用 在pytorch...
Win10系统下tensorflow-gpu安装 磕磕绊绊将tensorflow-gpu安装成功,现在将安装过程分享一下,希望对大家有帮助. 1.安装tensorflow-gpu 按https://tensorflow.google.cn/install/install_windows网址安装tensorflow-gpu. conda create -n tensorflow pip python=3.5 #创建环境 activate tenso... ...
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 运行bandwidthTest.exe result=pass说明安装成功了 5.下载pytorch 进入pytorch主页:pytorch 选择更多版本 找到CUDA11.1对应的pytorch版本 # CUDA 11.1 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0...
使用以下命令在Windows系统上安装GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1): pip install torch==2.0.0+cu118 torchvision==0.15.1+cu118 torchaudio==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 步骤8:验证安装是否成功 在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch: ...