所以参照上面,在conda中输入 conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.4-cpytorch-cnvidia 完成之后,在python中输入下面代码,显示版本和是否支持CUDA importtorch print(torch.__version__)#显示版本 print(torch.cuda.is_available())# 另外的命令 conda env list...
1. 确认CUDA版本与系统兼容性 首先,你需要确认你的系统支持的CUDA版本。这通常取决于你的GPU型号和驱动程序版本。你可以通过运行nvidia-smi命令来查看当前安装的CUDA版本和驱动程序版本。 2. 访问PyTorch官网或使用合适的安装命令 接下来,访问PyTorch官网获取安装命令。在官网上,你可以根据你的操作系统、包管理器(如pip...
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,...
使用conda安装: 如果你选择使用conda来安装PyTorch,可以使用类似以下的命令(以CUDA 11.2为例): conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch 注意:这里的cudatoolkit=11.2应该与你的CUDA版本相匹配。 使用pip安装: 如果你选择使用pip来安装PyTorch,可以从PyTorch官网的“Get Started”页面找...
记录一下最近安装遇到的问题。主要是好多命令经常用,每次都是百度上搜索(非科班人员挺痛苦的,这些命令不知道用了多少次了。。。) 安装torch cuda版本命令: pip install torch==x.x.x+cu11x -f download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这句话的意思是,安装x.x.x版本的,cuda 11.x版本的torch版本。但是...
安装torch时指定cuda版本 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 举例: ROCM 6.0 (Linux only) pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.0CUDA 11.8 pip install torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==...
1、pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL版本是0.6.1(linux、windows也适用) 2、CUDA+pytorch+DGL安装 3、安装dgl-cuda 4、torch 安装备忘录 dgl文件下载 https://anaconda.org/dglteam/repo 1. 可以将下面网址中的cu111改成你想要的版本,比如cu113、cu117等 ...
同时,确保CUDA、Torch和Torchvision的版本兼容,避免出现版本冲突问题。 二、CUDA安装指南 前往NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包,确保选择与您的操作系统和显卡兼容的版本。 双击安装包,按照提示完成CUDA的安装。安装过程中可能需要您接受协议、选择安装位置等。 安装完成后,验证CUDA是否成功安装。在命令行中输入nvcc -V...
bash conda install -c pytorch pytorch torchvision cudatoolkit=11.2 确保与你的CUDA版本相匹配，如cudatoolkit=11.2。如果选择pip，官网的“入门”页面提供了最新版本对应CUDA的安装指导。例如，安装CUDA 11.2的命令可能是：bash pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/...
annaconda安装https://www.anaconda.com/download/ 2.查看自己的cuda版本 3.cmd安装cuda环境 选择对应的框复制下面的代码在命令框中输入 4.进入网页下载cuda版本的torch库 https://download.pytorch.org/whl/torch/ 例如: 5.安装库 6.进行测试 1importtorch2print(torch.__version__)3print(torch.device(type=...