通常,PyTorch的安装命令会包含CUDA版本信息,但不需要单独指定pytorch-cuda包。以下是一个示例命令(请根据实际情况调整): bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c conda-forge 在这个命令中,-c pytorch表示从PyTorch的
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...
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,...
清楚所需要的版本以后,安装对应版本的库。例如: # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cpuonly -c pytorch PyTorch/torchvision/torchaudio/torchtext版本对应和兼容性 ...
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...
一、CUDA、PyTorch与TorchVision版本对应关系 首先,我们需要了解CUDA、PyTorch与TorchVision之间的版本对应关系。以下是一份推荐的版本对应表: CUDA版本PyTorch版本TorchVision版本 CUDA 10.1 PyTorch 1.6.0 TorchVision 0.7.0 CUDA 10.2 PyTorch 1.7.0 TorchVision 0.8.0 CUDA 11.0 PyTorch 1.8.0 TorchVision 0.9.0 CUDA ...
CUDA: 首先查看电脑能支持的CUDA版本: nvidia-smi 1. 如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 : 当然也可以在NVIDIA控制面板查看:NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的,接下来进入官网下载想要的版本:链接:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer ...
PyTorch版本:选择与当前所用PyTorch版本兼容的CUDA版本。 操作系统:某些CUDA版本可能在特定的操作系统上表现更好。 安装示例 以下是一个安装PyTorch及CUDA Toolkit的简单示例。使用pip,您可以按如下方式安装: # 安装PyTorch,假设选择CUDA 11.2pipinstalltorch torchvision torchaudio --extra-index-url ...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3-c pytorch 默认pytorch官网为下载源,下载速度太慢,很容易报错 更改为清华大学镜像,命令行输入下面的命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 添加Anaconda的清华镜像 conda config--add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu....
创建conda环境:为了避免Python版本冲突,建议使用conda创建一个独立的环境。在终端中执行以下命令: conda create -n pytorch_gpu python=3.8 conda activate pytorch_gpu 二、安装步骤 安装PyTorch GPU版本:在conda环境中,可以使用以下命令安装PyTorch的GPU版本: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<...