下载好并安装完毕后,需要配置conda环境变量,配置文件主要有D:\anaconda,D:\anaconda\Scripts\,D:\anaconda\Library\bin,D:\anaconda\Library\mingw-w64\bin,然后,可使用终端命令查验自己的Anaconda版本: 下载安装CUDA cuda: Compute Unified Device Architecture,是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构, 该架构使GPU能够...
分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1对应的include、lib、bin目录下即可。 注意:是放到里面去,而不是替换掉 添加环境变量(前面的打开方式和上面一样,最后 双击path即可) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v...
但是,为了安装特定CUDA版本的PyTorch,你可能需要从PyTorch的官方网站或GitHub仓库获取正确的安装命令。通常,PyTorch的官方网站上有一个安装命令生成器,你可以根据你的需求(如CUDA版本、Python版本等)生成相应的安装命令。 使用conda 如果你使用conda作为包管理器,可以通过以下方式安装PyTorch的GPU版本: bash conda install p...
然后因为我上一步CUDA的版本是10.0,而CUDNN的版本要跟CUDA版本一致,所以选择第二个下载即可。 下载之后,解压缩,将CUDNN压缩包里面的bin、clude、lib文件直接复制到CUDA的安装目录下,直接覆盖安装即可。 3.pytorch-gpu的安装 直接来到Pytorch的官网,此处,因为根据自己的配置进行选择,我试过用conda安装,但是conda安装老...
本文将介绍如何避免这些坑,帮助读者顺利安装PyTorch、Torch和Torchvision的GPU版本。 一、环境准备 显卡支持CUDA:在安装PyTorch的GPU版本之前,需要确保显卡支持CUDA。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和API,用于加速GPU上的通用计算。在NVIDIA官网上可以查询显卡是否支持CUDA。 安装CUDA Toolkit:安装PyTorch的GPU版本需要...
pip installD:\迅雷下载\torchvision-0.10.1+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl pip installD:\迅雷下载\torchaudio-0.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 安装完成后查看pip list 开始检查是否安装成功: importtorch torch.cuda.is_available()#查看GPU是否可用importtorchvision#机器视觉库...
第一步:安装cuda 1.首先查看本机GPU对应的cuda版本,输入nvidia-smi如下图所示,本机cuda版本为11.5,后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。 2.检查完cuda之后,进入下载地址该网站选者相应的cudatoolkit版本下载(tensorflow-gpu用到cudatoolkit,没必要把整个cuda都下载下来),如图所示,本机选择下载的版本为11.2,这...
安装CUDA CUDA Toolkit Archive 接下来进行关键步骤 CPU版本pytorch卸载与GPU版本pytorch安装 1.查看CUDA版本 以管理员身份打开anaconda prompt 运行 nvcc--version 或者 nvcc -V 我的结果如下: 说明我的cuda版本是10.1,了解自己的CUDA版本非常重要,我们要根据CUDA版本选择对应的pytorch版本,版本必须正确匹配才能成功安装...
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:Pytorch (2)方法二:离线安装,在此网站下载相应包:torch 之前在安装Pytorch版本时搞错了环境,导致每次在进行model training的时候速度很慢,后来检查了一下电脑中的torch环境,原来是CUDA版本没有更新,导致版本不匹配,没有使用CUDA,每次都在用CPU...