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
首先是cuda的安装,看了一下自己电脑上没有安装cuda,于是安装了11.2版本。 安装后还是不对,用 print(torch.version) print(torch.version.cuda) 也没有确认出错误,于是重新创建了环境,再次安装,再次使用print(torch.version) , print(torch.version.cuda) 发现名称后带有cpu, 发觉安装的版本不对,安装了cpu版本,于...
但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出一直为False,说明未能检查到电脑显卡。 解决方法: 1.首先想到的是会不会是安装pytorch出现了问题,准备将pytorch卸载了重装。但是在重新安装后问题依然不能够解决。 2.在网络上查阅相关文档后,猜测可能是自己CUDA版本不兼容的问题。于是更新了显卡驱动...
torch-1.1.1+cpu.dist.info+ c p u 表示 C P U 版本 torch-1.7.1+cu101.dist-info + cu101 表示 CUDA 10.1 3. 如果发现是cpu版本的torch,那么需要把当前的torch及torchvision删掉, 将这四个包删掉(注意:你的包名称可能和我的有所不同,这不影响,只要是cpu版本的就将其删掉) 4. 查看CUDA Version NV...
torch.cuda.is_available() 返回Flase 检查显卡驱动是否被系统检测到,打开power shell,输入命令:nvidia-smi,结果如图: 并没有问题 OK, 又到了喜闻乐见的Google, StackOverflow, CSDN 等环节了 问题1:CUDA安装有问题 检查方式:打开power shell, 输入命令: nvcc -V ...
然后去Nvidia官网(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)下载对应版本CUDA kit。 如果在安装CUDA时出现某一些组件安装错误,请检查在安装之前是否将上一次的安装完全卸载。如果仍然出现安装错误,可以检查一下现有Visual studio版本是否有冲突(不专业,猜的)。如果仍然有一些组件不能安装,或许不影响,直接进行下一步...
在安装conda环境后,确定自己电脑有独立显卡mx350,通过命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出一直...
在这段代码中,我们首先使用torch.cuda.is_available()函数检查GPU是否可用。如果GPU可用,我们将使用cuda设备,否则将使用cpu设备。这将决定我们在训练过程中使用的设备类型。 步骤3:显示GPU信息 一旦确定了使用的设备类型,我们可以使用torch.cuda.get_device_name()函数来获取GPU的名称。
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 测试pytorch是否安装成功: 在python中输入以下命令: import torch print(torch.cuda.is_available()) 出现True则说明安装成功 可参考链接:GPU版pytorch安装方法(基于Pycharm)-爱代码爱编程 __EOF__...
在安装conda环境后,确定自己电脑有独立显卡mx350,通过命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available()),输出一直为False,说明未能检查到电脑显卡。