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
torch GPU版本安装方法 如果要使用GPU进行机器学习算法的训练的话,首先必须在硬件方面进行支持,即需要支持GPU训练的显卡,并正确安装驱动即安装CUDA、CUDNN;其次就是需要安装与驱动对应的torch GPU版本,如果安装错误的torch版本就无法正确训练机器学习模型。 总体步骤:检查显卡——显卡驱动CUDA适配版本——下载Anaconda、Pyc...
Torch GPU版本的安装 *不需要单独安装巨大的CUDA安装包, 先确保你的显卡是支持GPU运算的, 再安装好anaconda 确保没有安装:pytorch torchvision torchaudio这三个模块 然后在anaconda中的命令行输入:conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia -y 其中12.4是你要安装CUDA的...
1. 确认系统要求和兼容性 在安装之前,请确保您的系统满足PyTorch的GPU版本要求。通常,您需要具有NVIDIA GPU,并且该GPU应支持CUDA。此外,确保您的操作系统是64位的,并且安装了最新版本的NVIDIA驱动程序。 2. 下载对应版本的PyTorch安装包 PyTorch官方网站提供了预编译的安装包,您可以根据自己的需求选择合适的版本。访问...
从上图中,可以看到我本机的独立显卡是支持CUDA安装的,计算力是6.1。 那么,接下来就是选择CUDA进行安装即可,点击此处 这里我选了CUDA Toolkit10.0的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。大约是2.1G。我用windows的IDM下载工具下载的,速度蛮快的。
1、检查并安装VS环境 安装GPU版本的TensorFlow,首先需要检查VS环境,如果没有需要安装,但是VS全部安装会占内存,因此可以去下载地址 对应下载安装vc_redist2015.x64.exe 和vc_redist2015.x86.exe即可 2、安装CUDA 安装好VS环境后,再安装CUDA 安装CUDA前需要检查自己电脑的NVIDIA版本,然后查找对应的CUDA版本Release Notes...
默认大家都安装好Anaconda了。在开始菜单中搜索anaconda Prompt,点击进入。 创建python虚拟环境: conda create -n your_env_name python=x.x 这里your_env_name表示你即将安装的虚拟环境的名字,x.x表示python版本。我这里设置名称为gym_gpu,安装的python版本为3.8,于是输入 conda create -n gym_gpu python=3.8 后...
安装CUDA Toolkit:安装PyTorch的GPU版本需要CUDA Toolkit的支持。CUDA Toolkit包含了CUDA驱动程序和开发工具,可以在NVIDIA官网上下载并安装。 创建conda环境:为了避免Python版本冲突,建议使用conda创建一个独立的环境。在终端中执行以下命令: conda create -n pytorch_gpu python=3.8 conda activate pytorch_gpu 二、安装步...