1、安装cuda和anaconda 要使用pytorch-GPU,首先确保自己的显卡是英伟达显卡(RTX),然后安装CUDA,这一步其它教程很多。安装好之后要查看自己的CUDA版本,我的是11.1。 anaconda是非常方便的包管理工具。为了防止和其它环境发生冲突。 在安装pytorch之前,可以利用andaconda创建一个新的环境。 代码语言:javascript 复制 conda ...
Conda是一个管理Python版本和环境的工具,可以方便地创建、激活、删除和切换不同的环境,以及安装、查看、更新和删除Python包。 2.安装PyTorch GPU版本 PyTorch提供了一个简单的安装命令生成器,你可以通过以下步骤来安装GPU版本。 访问(所有版本的PyTorch都在Start Locally官网) 这里有历史版本 安装使用pip命令: # 使用pi...
特别步骤1:安装过CPU版本的Pytorch。 在这一步的朋友们注意,CPU版和GPU版的Pytorch是不能共存的,所以在安装GPU版的时候,需要卸载之前CPU版本的。 这个位置,如果说,你不是很明白这些的原因,按照最原始的方式,不要投机去搜一下,然后把CPU版的转为GPU版的。 到后面发现,根本没有任何作用,接下来就开始安装GPU的前...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 在cmd输入 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...
第一种:Conda安装 第一步:首先我们来到Pytorch-GPU的官网,选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可,但是这里下载速度极慢,很容易出现CondaHTTPError,因为默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,为了能够加快访问的速度,我们更改Conda下载安装包的镜像源 ...
pip install D:\pytorch_whl\torchvision-0.11.0+cu102-cp38-cp38-win_amd64.whl 安装过程耐心等待。 安装结束后需要测试是否成功安装gpu版本的pytorch,这里依旧在gym_gpu环境下输入python,进入python编程环境后输入import torch 回车后输入torch.cuda.is_available()。如果返回True则安装成功。
conda create --name pytorch python=3.9 -y conda activate pytorch 2.下载并安装pytorch 我们将上述找到的pytorch的三个库的下载链接依次放在浏览器上下载或放在迅雷上下载,得到三个文件 在powershell prompt命令行内运行pip本地安装命令: pip installD:\迅雷下载\torch-1.9.1+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl ...
一、anaconda安装及虚拟环境创建 1、下载Anaconda 2、安装Anaconda 3、创建虚拟环境 二、电脑配置、GPU和CUDA准备工作 1、查看电脑GPU型号、确定GPU算力 2、根据算力确定CUDA版本 3、前两步之前可更新显卡驱动 三、 安装Pytorch 1、CUDA版本选择 2、验证Pytorch ...
#activate gpu activate 虚拟机名称 1. 2. 六、CUDA10.1 接下来我们开始安装cuda,这里要注意一点,pytorch目前支持最高cuda版本为10.2,千万不要用11.0的版本。前面说过,版本卡的死死的,稍微有版本不兼容,都会导致最后无法识别gpu。这里我们选择的是CUDA10.1。