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,如果是安装torchvision,它的版本要和torch版本匹配!匹配关系如下表 (该表来自) 2.1.3 下载该whl文件,并p...
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...
pip install torchvision==0.9.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package pip uninstall torch pip install torch-directml==0.2.0.dev230426 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package(注意:这里发布时不能下载最新版本,否则会报错) 在Windows 上使用 DirectML 启用 PyTor...
同时确认你的CUDA版本,nvidia-smi: 确认版本是12.4,继续往下走 安装pytorch 前往官网,并且往下滑动,直到你看见INSTALL PYTORCH:PyTorch 看左下角的Previous versions of PyTorch,点进去: 这里显示最新的是v2.2.0版本,咱就下这个,按设备挑选你的代码(此处我是Windows 10系统,采用pip进行下载),往下滑动,你会看到: 咱...
Linux系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) Windows系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 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...
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 ...
在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite目录中,按下shift+鼠标右键,在此处打开powershell窗口,输入./bandwidthTest.exe,出现GPU信息则安装成功。 4、安装pytorch(pip命令行方式),以管理员身份运行cmd,复制粘贴步骤3图中的代码,回车即可。若出现安装失败,可以逐个安装, ...
在*START LOCALLY*可以看到目前最新的pytorch稳定版本是2.1.2,并且可以选择计算平台:CUDA表示使用GPU,CPU则是使用CPU计算。 对应的CUDA有11.8和12.1两个选择,结合之前对比的驱动程序和CUDA版本关系,这里选择CUDA12.1,表中给出了安装torch相关框架的命令 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https:/...
pip安装PyTorch(Windows系统)、cuda安装,1、下载安装python,勾选添加到环境,选择自定义安装,选择路径,其他默认。安装完成后,pip也安装完毕(包含在python中)。以管理员身份运行cmd,输入:pip --version,查看pip版本,有版本号则说明安装成功。2、更换源,win+R输
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 步骤7:安装PyTorch 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....