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 库,它会在运行时被 PyTorch 使用,...
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 确认CUDA版本:你的命令中指定了CUDA版本为11.6,请确保你安装的PyTorch版本与你的CUDA版本相匹配。可以通过在命令行输入以下命令查看你的CUDA版本: nvidia-smi 如果你发现你的CUDA版本不是11.6,你可能需要重新安装或更新你的CUDA版本,或者选择与...
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 ...
CUDA 11.0 PyTorch 1.8.0 TorchVision 0.9.0 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...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.3 -c pytorch 观察命令执行过程中的输出: 命令执行过程中,conda会解析依赖关系、下载并安装包。 如果遇到错误或警告信息,需要仔细阅读并根据提示解决问题。处理可能出现的问题: 权限问题:如果遇到权限不足的错误,可以尝试使用管理员权限运行命令行工具。
把命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch中的 -c pytorch去掉,运行conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3即可完成下载。 4、pycharm使用 配置python解释器,选择所创建的虚拟环境下的python.exe文件: ...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch 安装完成后,测试 pytorch gpu。若安装成功,则打印输出 True,具体测试程序,如下所示: importtorchprint(torch.cuda.is_available()) 问题与解决 问题1: WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(139): Could not rem...
channels切换到默认的源，然后再输入完整的conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11....
目录 收起 PyTorch/Python/Cuda版本对应和和兼容性 PyTorch/torchvision/torchaudio/torchtext版本对应和兼容性 PyTorch/TorchAudio/PyTorch版本对应和兼容性 使用PyTorch时,确保与Python及相关的软件包相兼容是非常重要的。不正确的版本组合可能导致安装失败或运行时错误,影响开发效率和项目进度。