pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 后面的113换成你的cuda版本对应的(我的是11.3所以就是113) 这样下载下来的就不是cpu版本的了 我们来check一下,命令行键入 python import torch print(torch.cuda.is_available())...
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cu102: cuda版本10.2 torch-1.7.0: torch版本1.7.0 cp37: python版本3.7(后面的cp37m不知道是啥) linux: 操作系统linux x86_64: 同时兼容32和64位系统 下载示例 步骤二:安装 将上面的包放入下面的位置(其他位置不知道行不行),在上面的地址栏输入cmd,输...
返回值果然为False 查看nvcc -V,显示正常,说明我的cuda还在 查看nvidia-smi,显示正常,说明我的显卡驱动还在 经过一番网上折腾,发现是显卡驱动的版本与cuda版本不匹配 image 我的显卡驱动版本是384.130,跟目前的cuda 10.0.130不匹配 之前本来是匹配的,前两天显卡驱动突然没了,用了ubuntu的软件中心推荐安装了384.130。...
没准是驱动掉了，在终端输入nvidia-smi看一下有没有显卡输出，如果没有，那就重装CUDA驱动再重启看看...
1、确保电脑上的GPU是可用的，且装好CUDA、CUDNN等，可nvidai-smi，有结果输出即对；2、安装GPU版本...
发现import是没有问题的,但是在运行torch.cuda.is_available()之后返回值却是False!!! 不要慌,开始百度解决方案,经过对多个方案的分析,最后选择了以下方法,一次成功。 先在这里下载对应cuda版本的torch和torchvision“轮子文件”(这名字我自己取的,无参考文献无理论支撑无实际意义,三无产品) ...
出现的问题 Windows环境下使用conda配置CUDA版torch顺风顺水,结果到了Linux环境下,按照之前一模一样的配置方法,却一直在print(torch.cuda.is_available())打印出false,打印torch版本print(torch.__version__)也显示2.0.1(下的版本是2.0.1+cu118) 是按照pytorch官网的下载方法下载的conda install pytorch torchvision ...
因为ubuntu 系统是14.0的,安装pytorch1.0的时候,本身已经安装好了cuda8,在验证gpu的时候,torch.cuda.is_available()返回false 安装命令是: conda install pytorch=1.0.1 cuda80 -c pytorch 但是验证: res = torch.cuda.is_available() print(res) 返回false,这时候参考网上的,安装 ...
torch.cuda.is_available() 返回true即成功 此时conda list里面只有torch(gpu版本的),没有pytorch(是cpu版本的)。如果两个都有会默认使用pytorch(cpu版本),就会出现明明有torch却torch.cuda.is_available() 返回false的情况 ___ 有的包,只能用pip安装,例如transformers 进入conda环境后,用pip安装和用conda安装的功...