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-...
显卡太老。看pytorch的支持显卡说明。
import torch print(torch.version.cuda) 如果这段代码能够正确输出 CUDA 版本号(例如 '11.3'),则说明你的 PyTorch 版本支持获取 CUDA 版本信息,只是属性名不是 cuda_version 而是torch.version.cuda。 确认CUDA是否已正确安装并与PyTorch兼容: 如果torch.version.cuda 返回的是 None,这可能意味着 CUDA 没有正确...
首先前往官网下载CUDA可以参照这篇文章Win10中CUDA、cuDNN的安装与卸载 3.查看pytorch版本 然后在查看pytoch版本,可以去Python解释器上输入 import torch torch.__version__ 可以看见我的pytorch版本是1.71,然后通过这篇文章为何torch.version.cuda返回None?我们可以发现在官网首页上安装的pytorch套装是CPU版本的,现在我们...
我从官网复制的conda命令，安装后pytorch是cpu版本的。改为使用pip手动下载whl文件安装gpu版本的即可。
in run_cuda_setup binary_name, cudart_path, cc, cuda_version_string = evaluate_cuda_setup() File "/home/foo/text-generation-webui/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes/cuda_setup/main.py", line 341, in evaluate_cuda_setup cuda_version_string = get_cuda_version() File "/home/foo/...
重新安装CUDA使得其与pytorch编译的版本一致。 代码语言:javascript 复制 torch.__version__ #查看pytorch版本 torch.version.cuda #查看pytorch版本 查询cuda版本none,需要重新编译cuda cuda版本为none,原因是下载的时候版本选错误了
print(torch.backends.cudnn.version()) 查看GPU型号 print(torch.cuda.get_device_name(0)) Pytorch是否可以使用计算机的GPU torch.cuda.is_available() True就是可以被使用 tensor 数据类型转换 torch.long() #将tensor转换为long类型 torch.half() #将tensor转换为半精度浮点类型 torch.int() #将该tensor转换...
torch.cuda.current_device() 返回当前选定设备的索引。 torch.cuda.current_stream(device=None) 返回给定设备当前选定的流。 参数: device (torch.deviceorint,optional) – 选定的设备。返回当前设备当前选择的流,如果设备为None(默认),则由current_device()给出。
我从官网复制的conda命令，安装后pytorch是cpu版本的。改为使用pip手动下载whl文件安装gpu版本的即可。