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...
首先,你需要确认你的GPU型号以及它支持的CUDA版本。你可以通过以下方式查看: 使用nvidia-smi工具:在命令行中输入nvidia-smi,这将显示你的GPU型号以及它支持的CUDA版本。 bash nvidia-smi 安装对应版本的CUDA Toolkit: 根据你的GPU支持的CUDA版本,前往NVIDIA CUDA Toolkit官方网站下载并安装对应的CUDA Toolkit。 安装...
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...
print("GPU索引号:", torch.cuda.current_device()) # 查看GPU索引号 print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name(1)) # 根据索引号得到GPU名称 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: 是否可用: False ... AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 1. 2. 3. 解决办法 首先命令行输入nvidia...
GPU版本的Pytorch安装流程。 1. 检查是否有合适的GPU 方法:在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本 然后查看GPU名称和驱动信息 驱动版本可以去英伟达官网下载更新。 2. 下载CUDA 下载官网:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive...
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...
③输入卸载torchaudio命令: pip uninstall torchaudio 中间yes or no输入y 结果显示Successfully uninstalled torch-0.11.0 至此,卸载旧版本pytorch结束。 ④卸载cpuonly conda uninstall cpuonly 3.安装GPU版本pytorch 3.1 新建虚拟环境 一定要新建虚拟环境,而不直接安装在base环境中的原因: ...
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...
torch安装流程 1、进入anaconda prompt命令行界面,激活需要安装torch的虚拟环境 2、确认本机cuda版本号,输入命令“nvidia-smi” 我的cuda版本号为11.0 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...