使用pip配置国内镜像源 对于使用pip安装torch GPU的用户,可以通过以下方式配置国内镜像源: 临时使用镜像源: 在安装命令中直接指定镜像源,例如: bash pip install torch==<版本号> torchvision==<版本号> torchaudio==<版本号> -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/<cuda版本...
目前阿里云镜像站不仅提供Centos、Ubuntu、 Fedora、Arch Linux、 Deepin 等10多个发行版的软件安装源和ISO下载服务, 还提供Python, Php 等多款开发语言的包管理镜像服务以及nvidia-cuda, homebrew, kubernetes等 10 多款垂直仓库的镜像服务。 每月下载包文件数量已经超过 7 亿次。 国内镜像所做的是缓存所有安装包和...
进入环境变量,选择系统变量,找到path,点击新建,将以下路径添加到环境变量: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\lib C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...
点击系统信息,可查看自己电脑的GPU版本以及可支持的CUDA最高版本: 前往CUDA网址下载相应的CUDA版本 首先在该链接https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html查看自己电脑可下载的对应的CUDA版本,如图所示: 其次,下载对应的CUDA,根据该链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,...
这一步真的很重要,安装gpu版本的torch时需要指定cuda版本,否则运行时冒出各种毛病 3、进入torch官网主页(PyTorch),选择对应版本、操作系统、编程语言、cuda版本,复制命令行,在anaconda prompt命令行界面输入即可。之后就是网速拖累下的静静等待,有一些大神会选择合适的国内镜像源以提高速度,我不敢乱动,最终等几个小时也...
windows 安装torch-gpu 悟道 AI算法工程师(分享有用的干货)1 人赞同了该文章 目录 收起 1、查看 2、官网下载 3、换源加速 4、手动安装 1、查看nvidia-smi 查看cuda 版本2、官网下载 官网 pytorch.org/ (找到对应版本,如果此处没有,就点击 Previous versions of PyTorch进去查看)找到...
对于疑惑的参数“-f”，可使用命令pip install --help来查看详细说明。下载完成后，通过本地路径使用pip install命令安装torch-gpu。如果在官网页面找不到直接下载链接，可自行前往download.pytorch.org/wh...页面搜索特定版本的torch（如torch-1.13.1+cu117），并根据操作系统下载对应的安装包至本地。
而如果不指定安装源或者指定国内的其他镜像源如 清华的镜像源: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package ,同样是下载GPU版本,利用pip list查看 torch版本的时候版本后面不会有cuda版本的后缀。 以上的结论为实验验证得到,且和使用conda 安装还是pip 安装,安装时指不指定torch版本没有关系。同时也并...
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能: 数据科学人工智能 ...