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.aliyu...
pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 此时重新进入jupyter,发现问题解决: Pytorch: 首先进入pytorch官网(可能进不去,多试试),按照自己的版本选择,获得安装pytorch的命令: 这里虽然我选的是CUDA12.1,与我安装的CUDA12.2不对应,但其实是可以的,因为CUDA是向下兼容的。 这里我推...
下载安装torch完成后,我们开始安装torchvision,torchvision需要安装依赖包pillow,这里教大家提前安装的方法,使用如下命令,如果出现问题加上信任选项 trusted host,pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn pillow 安装torchvision 最后我们检测Pytorch-GPU是否安装...
有时候服务器只能访问大陆的网站,因此下载 cuda(gpu) 版的 pytorch非常慢。简单的方法是更换镜像源,网上的方法比较乱,实际上换源后直接安装即可。这里使用清华源。 设置全局 pip 源: pip configsetglobal.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple 检查全局 pip 源: pip config list # ...
pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch-lts: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud remote_read_timeout_secs: 1000.0 ssl_verify: false ...
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 确认你的清华源已经添加成功。运行以下命令: conda config --show channels 这将显示你当前的所有channels,包括清华源。 接下来,你可...
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 这里用的是清华的镜像,也可以换成别的。更换镜像后执行 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6-c nvidia 上边这行的12.6换成你自己的CUDA版本。
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....
您可以在PyTorch官方网站找到适用于不同操作系统和CUDA版本的安装命令,并将其中的源地址替换为清华源。 使用清华源安装pytorch,并确保指定CUDA版本: 对于Windows系统,您可以在Anaconda环境中使用以下命令来设置清华源并安装PyTorch(以CUDA 12.1为例): bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua...
可以看到,对于 pytorch-1.12.1,conda 可以从清华源匹配到 cuda 版本. The following packages will be downloaded: package | build ---|--- blas-1.0 | mkl 6 KB https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free cudatoolkit-11.6.0 | hecad31d_11 542.1 MB https://mirrors...