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_...
你可以查看PyTorch官网显示的最新版本,或者在命令行中输入pip install torch torchvision来查看可用的PyTorch版本。 安装CUDA根据你的CUDA版本,从NVIDIA官网下载并安装对应的CUDA版本。在安装过程中,确保选择默认路径,并勾选添加到环境变量。安装完成后,你可以通过在命令行中输入nvcc -V来检查CUDA是否安装成功。 安装PyTorch...
2.1.1 单击你要安装的库,要装pytorch就单击torch: 2.1.2 根据自己的环境找whl文件,: 这里需要注意: 1,我们是已知CUDA版本来找pytorch的whl文件,别找到CPU版去了 我下载的这个文件名:torch-1.8.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl 意思是pytorch版本为1.8.1,CUDA版本为10.1,python版本为3.8,windows64位 2,如...
3. 使用pip安装PyTorch 接下来,使用pip命令安装PyTorch。假设您的cudatoolkit版本为10.1,可以通过以下命令安装对应版本的PyTorch: pipinstalltorch==1.7.0+cu101torchvision==0.8.1+cu101-f 1. 其中,cu101表示您的cudatoolkit版本为10.1,根据您的实际版本替换为对应的版本号。 流程图 确认cudatoolkit版本选择适合的PyT...
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...
第二步:下载一个适合的cuda版本 这里建议的版本号是12.1,因为目前:截止到2023、11、19号,pytorch官网中给出了12.1版本的安装的指令 下载后进行默认安装即可,当然路径可以自定义选择,没必要一定要安装在C盘,但是建议自己记好自己的安装路径,防止出现错误进行修改。
python import torch torch.cuda.is_available() 输出如下结果则安装成功 输入exit()退出python命令 常用命令 pip list #显示已经安装的包列表 pip show 包名字 #显示具体包的信息 pip install 包名字 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ #使用清华源安装包 pip install 包名字 -i https://mirrors...
如果你的电脑没有nVidia的显卡,那么就不用安装cuda和cndnn,pytorch的版本也需要相应的改变。 1、查看你的显卡对应的CUDA版本 打开NVIDIA控制面板,点击左下角的系统信息,点击组件,第三行的可以看出CUDA版本 2、下载安装CUDA CUDA官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ...
或者,如果你使用的是conda(即使是在conda环境下,也建议使用pip命令进行安装): # 使用conda安装(以CUDA 12.4 版本为例) conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia 注意根据你的CUDA版本来选择合适的命令。 3. 测试安装是否成功 打开cmd 输入python 后输入以下代码然后...
要在国内使用pip3安装与CUDA 12.4兼容的PyTorch,你可以按照以下步骤进行操作: 确认CUDA 12.4与PyTorch版本的兼容性: 在PyTorch的官方网站上,你可以找到与不同CUDA版本兼容的PyTorch版本。由于CUDA和PyTorch的版本更新较快,这里无法直接给出具体的兼容版本,但你可以访问PyTorch官网的“Get Started”页面,选择你的操作系统...