Package:选择下载的方式,由于conda要配置源,对萌新不太友好,所以我们选择pip Language:选择python,(上一次看没咩有支持Java的呀!!??现在可以了吗??!) CUDA:None是下载CPU版,选择自己系统支持的cuda,这是GPU版 如何查看电脑支持cuda的版本: 最后重点来了!!请做笔记!!直接Run this command会很慢,我们只需要切换...
2. 激活虚拟环境tf1.12:"conda activate tf1.12" 3. 安装tensorflow-gpu包:"conda install tensorflow-gpu=1.12" 4. 输入指令:"conda list"以查看当前虚拟环境是否成功安装库。不出意外,应有以下输出: 5. 检验tensorflow是否能够调用GPU:tf1.12虚拟环境输入指令"python",输入代码: import tensorflow as tf sess =...
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...
用pip安装时网速实在太慢,换源也不太行,1.2G的文件,一个网络波动就开始疯狂红字。因此使用whl文件进行安装! https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cuda11.2安装pytorch——torch.cuda.is_available()=false_didadifish的博客-CSDN博客_cuda11.2对应的pytorch Pytorch GPU版本whl文件安装_龙倚亭的博客-...
解决Linux下无法使用GPU,torch.cuda.is_available()返回False的问题(无论怎么下载都是cpu版本的问题) 首先说明,很多博主文章里没有提到的一点,pytorch包和torchvision包是一同下载的,且pytroch包包含在torchvision内,因此要先把环境中的pytorch,torchvision,torchaudio都一一卸载掉...
tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64 上传者:fireworkpark时间:2019-04-13 torch-1.4.0.zip 1.4.0版 打开index.html即可使用 上传者:weixin_37546542时间:2020-03-16 torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl arm架构, python3.6 torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl ...
tensorflow-gpu-2.5.0-cp38-cp38-manylinux2010-x86-64.whl 2024-11-13 18:15:38 积分:1 tensorflow-gpu-2.5.2-cp38-cp38-manylinux2010-x86-64.whl 2024-11-13 18:14:39 积分:1 winrar-x64-700scp 2024-11-13 16:43:33 积分:1
假设您使用的是Linux x64，下载将是使用pip安装软件包的命令。链接页面上还有其他几个选项。
可以的，GPU就是图形处理单元也就是显卡的意思。笔记本电脑可以有独立显卡，也可以有集成显卡，但肯定是有显卡的，它不是独立显卡就是独立显卡，就是集成显卡都可以用GPU下载torch，只不过独立显卡的性能要比集成显卡要好很多，会处理的要快一些。
接下来去官网下载gpu版本的torch 进入官网Start Locally | PyTorch 找到下图位置选择所需配置,注意:要用pip!!! 复制红线标记的网址,打开后显示: 找到自己对应的版本,下载之前先打开cmd终端执行下面一句话查看自己下载的python支持的文件名: pip debug --verbose 我就选择...