安装torch-gpu(通常我们称之为PyTorch的GPU版本)涉及几个关键步骤,包括确认CUDA版本与GPU的兼容性、获取安装命令、执行安装命令以及验证安装是否成功。下面是详细的步骤说明: 1. 确认CUDA版本与GPU兼容性 在安装PyTorch的GPU版本之前,你需要确认你的GPU和CUDA版本是否兼容。你可以通过NVIDIA的官方网站查询你的GPU支持的CU...
然后,双击运行下载好的CUDA的exe文件,安装时不需要更改路径,一路安装即可。安装结束之后,打开 Anaconda prompt 命令提示符,输入命令:nvcc -V,查看 CUDA 是否安装成功。安装成功即可如下所示: 下载GPU版本的torch和torchvision 这里选择的是下载安装包,再在anaconda里下载whl文件。 首先,查看自己的python版本,还是在 Ana...
分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1对应的include、lib、bin目录下即可。 注意:是放到里面去,而不是替换掉 添加环境变量(前面的打开方式和上面一样,最后 双击path即可) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v...
下载之后,解压缩,将CUDNN压缩包里面的bin、clude、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下,直接覆盖安装即可。 3.pytorch-gpu的安装 直接来到Pytorch的官网,此处,因为根据自己的配置进行选择,我试过用conda安装,但是conda安装老是不成功,也替换过清华镜像源,但速度实在是龟速,半天没动静。虽然pip下载也蛮慢,但至少可以安...
因为前面步骤已经配置好了 GPU 环境,这里将自动下载安装 libtorch 库(2G 多)和 libLantern 库。 默认下载时长是 600 秒,若超过仍未下载完,就会失败! 可以运行以下代码重新安装,指定更大的超时时长: insta11_torch(timeout = 1200) 建议多尝试几次,直到安装成功! 测试cuda 是否可用: library(torch) cuda_is_...
显卡支持CUDA:在安装PyTorch的GPU版本之前,需要确保显卡支持CUDA。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和API,用于加速GPU上的通用计算。在NVIDIA官网上可以查询显卡是否支持CUDA。 安装CUDA Toolkit:安装PyTorch的GPU版本需要CUDA Toolkit的支持。CUDA Toolkit包含了CUDA驱动程序和开发工具,可以在NVIDIA官网上下载并安装。 创建...
Windows系统安装GPU版tensorflow和pytorch 亲测安装成功。 一、安装VisualStudio VS是安装CUDA的前置条件,安装VS时,只需要安装C++桌面开发组件。 VS官方下载链接 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/community/ 二、安装Anaconda Anaconda安装简单,下载安装包直接安装即可。
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。 另外补充一下,如果安装过程中出现差错,需要删除某个虚拟环境时,可以在base环境下使用指令 ...
pip installD:\迅雷下载\torchvision-0.10.1+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl pip installD:\迅雷下载\torchaudio-0.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 安装完成后查看pip list 开始检查是否安装成功: importtorch torch.cuda.is_available()#查看GPU是否可用importtorchvision#机器视觉库...