可以看到,要求的torch在1.7以上,torchvision在0.8.1以上。 2、从pytorch官网上看,网址如下: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 当前cuda(gpu)版本的pytorch最新版的1.9,且cuda版本可以是11.1(cu111表示cuda版本为11.1)。由于我的显卡驱动最高能支持c
在windows中安装pytorch的GPU版本及torchvision 一. 查看自己电脑的CUDA版本 在powershell中输入:nvidia-smi nvidia-smi 当前CUDA版本为12.6,表示支持最高版本的CUDA是12.6,可以向下兼容低版本的CUDA 二. 下载安装CUDA NVIDIA官网: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 用上面的网址下载适配的版本。我用...
CUDA 11.1 PyTorch 1.9.0 TorchVision 0.10.0 请根据自己的硬件和需求选择合适的版本组合。 二、安装步骤 安装CUDA 首先,从NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA安装包。安装过程中,请务必按照官方文档的步骤进行操作,确保安装成功。安装完成后,可以在命令行中输入nvcc -V来检查CUDA是否安装成功。 创建虚拟环境 为了保持环...
AI代码解释 RuntimeError: CUDA error: no kernel image is availableforexecution on the device 按照网络上常见的解释就是 torch 和 torchvision 版本不匹配,然而明明已经按照表格对应的版本进行了安装。 4. 解决方法:通过 whl 安装 在下载页面,按照表格对应的版本,分别下载 torch 和 torch vision 的.whl文件到本...
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...
pytorch for CUDA11.7安装命令 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 3 Pycharm 3.1 创建conda环境 & 下载安装pytorch # 创建环境 (先打开Anaconda3\envs\) conda create -p D:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch python=3.7 # 创建一个名为pytorch...
2.3 Pytorch 与CUDA对应关系 如果不匹配,如下的官网的命令是装不上cuda支持 pip install torch==1.12.1 torchvision==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 检查安装是否成功: python -c "import torch; print(torch.__version__)" # 输出:2.1.0+cu118 2.4 python 与Pytorch...
torchvision-0.8.1+cu110-cp37-cp37m-win_amd64.whl torchaudio-0.7.0-cp37-none-win_amd64.whl 注意:cu110表示CUDA是11.0版本的,cp37表示python3.7,win表示windows版本,具体选择什么版本,可以参考上图中的“RunthisCommand”。 安装方法:进入离线安装包所在位置,然后“shift+鼠标右键”,然后选择“在此处打开pow...
(本人最终安装的版本:cuda11.6,cudnn8.4.0,torch1.12.0,torchvision0.13.0,torchaudio0.12.0) 安装配置anaconda后(前一章),该配置pytorch 一、安装cuda 先安装conda cuda ,去官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载对应版本的CUDA。(先查看电脑中的支持的cuda版本,再选择比该版本低的进行下载...
无法使用GPU:如果在验证安装成功时输出False,可能是显卡驱动程序未正确安装或CUDA版本不兼容。需要检查显卡驱动程序是否安装正确,并尝试更新或降级CUDA版本。 总之,在安装PyTorch、Torch和Torchvision的GPU版本时,需要注意环境准备、安装步骤和常见问题及解决方案。只有正确安装并配置好环境,才能顺利进行深度学习模型的训练和应...