根据您的操作系统、包管理器(如pip或conda)以及是否需要CUDA,选择相应的安装选项。 选择合适的CUDA版本和对应的PyTorch安装命令: 在PyTorch官方网站的安装指南中,您会看到针对不同CUDA版本的安装命令。 例如,如果您选择了CUDA 11.3,您可能会看到类似以下的安装命令(以pip为例): bash pip install torch torchvision ...
windows10 版本安装 CUDA ,需要下载两个安装包CUDA toolkit(toolkit就是指CUDA工具包,CUDAToolkit与cuda版本相同)和cuDNN(用于深度神经网络的GPU加速库),两者都需要安装才可以调用GPU加速 总结部分: CUDA version 10.2、CUDAToolkit10.2(电脑固定) pytorch1.10 、cudnn8.3.3、torchvision 0.11.1、python 3.9(选择) 202...
conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.4-cpytorch-cnvidia 完成之后,在python中输入下面代码,显示版本和是否支持CUDA importtorch print(torch.__version__)#显示版本 print(torch.cuda.is_available())# 另外的命令 conda env list...
输入指令:"nvidia-smi",以查看本机Driver Version,CUDA Version: 输入指令:"nvcc -V",以查看CUDA runtime api: 可以看到,nvcc -V的结果与nvidia-smi的结果并不一致,这是因为CUDA有两个主要API,runtime api, driver api,nvidia-smi返回的是driver-installer安装的CUDA库,而nvcc -V返回的是由CUDA toolkit insta...
Linux pytorch安装 cuda,torch,torchvision版本选择 安装好anaconda后,安装pytorch: (1)使用pip install** ,代替conda install***更方便 (2)需要用到GPU资源的话,要加cuda的内容。linux查看本机cudu版本的命令为:cat /usr/local/cuda/version.txt (3)知道了cuda的版本,去查看对应torch和torchvision的版本...
在Python解释器中,你可以通过以下代码来验证PyTorch是否成功安装,并且CUDA是否可用: import torch print(torch.__version__) # 打印PyTorch版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 打印当前CUDA设备的名称(如果有多个设备,可以更改索引) ...
命令行安装依赖 pip install torch==1.10.1+cu113 torchvision torchaudio--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 测试:importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())print(torch.version.cuda)
如果您需要安装特定版本的Torch,请使用conda install pytorch=<version> torchvision=<version> torchaudio=<version> -c pytorch命令,将<version>替换为您需要的版本号。 验证Torch是否成功安装。在Python解释器中输入import torch,如果没有报错,则表示Torch安装成功。同时,您可以使用torch.cuda.is_available()检查CUDA...
1. 查看本机cuda version nvidia-smi 从图上看,CUDA Version 为 12.2。 2. 安装 CUDA 12.2.2 官网:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 下载CUDA Toolkit 12.2.2 的 .exe文件,进行安装。 3. 配置 cuDNN 8.9.6 官网:cuDNN Archive | NVIDIA Developer ...
https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus 3.查看driver version 和cuda version 这一步很重要哦,之后torch.cuda.is_available()返回false的主要原因 打开ananconda promote,输入 nvidia-smi 1. cuda 9.2以上是支持驱动版本大于392.26的,如果小于392.26,就要升级,可以借助于各种电脑管家升级,也...