conda create--name pytorch-gpu python=3.6#激活环境 conda activate pytorch-gpu 命令行输入:conda create –name pytorch_gpu python=3.6 python_gpu为anaconda下虚拟环境名称,可自定义,python=3.6为选择安装的python版本。 proceed选择y,回车, 等待相关包下载,可以看到在安装完成之后,信息提示。 代码语言:javascript...
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...
1、在清华源镜像中下载pytorch、torchvision、cuda92: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 因为我的压缩包分散了,方便大家看,使用一张别的博主的图: 2、一定要选择正确的版本,带有cpu的版本不要选择,这里选择的pytorch是1.4.0版本,torchvision是0.5.0版本,将上述压缩包复制到Ana...
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 代码运行次数...
为了成功安装GPU版本的PyTorch,你可以按照以下步骤操作: 1. 确认系统环境和CUDA版本 在安装PyTorch之前,你需要确认你的系统环境(如操作系统版本)和已安装的CUDA版本。CUDA版本需要与你的NVIDIA显卡驱动版本相匹配。 查看显卡型号和驱动版本 右击开始菜单,选择“任务管理器”,在“性能”标签页中查看GPU型号。通过...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64 此电脑→“高级系统设置”→“环境变量”→“系统变量”→“path”→“编辑”→“新建”加入该路径即可。 3.Pytorch安装 设置清华源: ### 设置清华源镜像conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/...
步骤4:验证安装 安装完成后,打开Python解释器,验证PyTorch是否安装成功,并确认GPU可用性。 importtorchprint(torch.__version__)# 打印PyTorch版本print(torch.cuda.is_available())# 检查CUDA是否可用 1. 2. 3. 在这里,第一行打印了PyTorch的版本,第二行检查你的PyTorch是否可以使用CUDA。
①python版本、cuda版本一一对应 ②必须全新的python环境,旧python环境可能有包之间的冲突,最新的python版本可能不支持pytorch ③pytorch里面的几个计算库都能对应上各自的操作系统 下面开始讲解如何能一一对应上: 一、工具的准备 :anaconda,迅雷 (这两个软件只是为了方便,不安装也能用,只是很麻烦而已,因此安装不做介绍...
一、Cuda 12.1的安装 首先,我们需要从NVIDIA官网下载Cuda 12.1的安装包。在下载页面,选择适合你操作系统的版本进行下载。下载完成后,双击运行安装包,按照提示进行安装。在安装过程中,你可以自定义安装选项,只选择安装CudaRuntime,以减少不必要的系统占用。 二、PyTorch GPU版本的安装 在Cuda 12.1安装完成后,我们就可以...