然后安装pytorch。进入官网,往下滑点击previous versions 然后往下翻找到适合的版本:CUDA11.1 这里使用--default-timeout=1000解决网速过慢导致超时下载失败的可能 pip --default-timeout=1000 install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111...
所以,直接采用离线下载torch的包,然后再直接安装会快很多 1.下载torch包 上官网,https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看对应cuda对应的torch版本,然后下载 下载对应版本torch,https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 此处cu111,代表cuda11.1版本,cp38,代表python3.8.x版本(我是python3....
1、没有安装 CUDA:确保你的系统上安装了与你的 PyTorch 版本兼容的 CUDA 版本。 2、没有安装 GPU 驱动:确保你的 GPU 驱动是最新的,并且与你的 CUDA 版本兼容。 3、GPU 不支持:你的 GPU 可能不支持 CUDA 或者不被 PyTorch 支持。 4、PyTorch 版本不兼容:你可能安装了一个不支持 CUDA 的 PyTorch 版本。确...
PyTorch需要特定版本的CUDA。你可以通过访问PyTorch官网来查看与你的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。 安装正确版本的PyTorch。例如,如果你使用的是CUDA 11.3,你可以使用以下命令安装PyTorch: bash pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 检查环境变量,确保CUDA的路径设置正确: 确保环境变量...
若发现自己下载的pytorch为CPU版本的,则将此pytorch卸载,去官网使用PIP安装方式安装新的pytorch,记住千万,千万,千万不要用conda的安装方式,因为它下载的一直都是CPU版本的。 若自己下载的确实为GPU版本的,但是仍旧出现torch.cuda.is_available()返回false的情况,则可能是版本不匹配的问题。
方案一(本人验证成功): 通过本地whl文件的方式安装。 来到该网站:https://download.pytorch.org/whl/cu116 可以看到有torch、torchvision、torchaudio等。 进到torch,可以看到有各种版本的torch的whl文件,如:torch-1.13.0+cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl,意为torch1.13.0、cuda11.6、python3.7、win 64位系统...
Pytorch(GPU版本)+cuda10.2 版本及说明 步骤 0、Anaconda创建环境(创建了可跳过) 1、访问网址找到对应需要版本的torch 2、下载 3、安装 4、测试是否成功 5、返回False的可能原因 6、参考链接 版本及说明 使用Anaconda配置环境,python版本3.8.x cuda版本10.2 ...
结果报错,raise AssertionError(“Torch not compiled with CUDA enabled”)。 解决方案 就是打开pytorch 官网,对照一下 cuda 版本和 pytorch版本是不是对的上。 比如我的 cuda 版本是 11.1, 那么 装 1.8.0 是可行的 另外,我再 cuda 11.0 的情况下,也试着装了一下 pytorch 1.8.1, ...
4. 安装GPU版本的torch （1）方法一：在线安装，直接在Pytorch官网下载版本；Run this Command （2）方法二：离线安装，在此网站下载相应包；找到自己需要的torch版本进行下载，例如：torch-1.13.0+cu117-cp37-cp37m-win_amd64.whl 代表的是torch 1.13.0 版本，CUDA 11.7 版本，Python 3.7 ...