在安装与CUDA版本兼容的torchvision时,可以按照以下步骤进行: 1. 确认CUDA版本和torchvision的兼容性 在安装之前,你需要确认你的CUDA版本与torchvision的兼容性。torchvision通常与PyTorch的版本紧密相关,而PyTorch的版本又决定了其支持的CUDA版本。你可以通过访问PyTorch的官方网站或使用以下命令来查找与你的CUDA版本兼容的PyTo...
CUDA 11.1 PyTorch 1.9.0 TorchVision 0.10.0 请根据自己的硬件和需求选择合适的版本组合。 二、安装步骤 安装CUDA 首先,从NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA安装包。安装过程中,请务必按照官方文档的步骤进行操作,确保安装成功。安装完成后,可以在命令行中输入nvcc -V来检查CUDA是否安装成功。 创建虚拟环境 为了保持环...
1.在线下载: 在pytorch官网选择相应的历史版本,使用conda或者pip安装,使用官网的镜像下载很慢,建议使用其他的镜像源,这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 2.离线下载 在torch网站中选择cud...
2. 安装torch和torchvision conda installpytorch-gpuconda install torchvision-gpu
安装指定cuda版本的torch和torchvision 建议去下面链接下载后本地安装: https://download.pytorch.org/whl/torch/https://download.pytorch.org/whl/torchvision 查看torch和torchvision的版本匹配信息: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
一、查询可支持的最高cuda版本 在安装显卡驱动的前提下(显卡驱动安装方法),输入: nvidia-smi 1. 可以看到该电脑可以支持的cuda版本最高是11.4,驱动是向下兼容的,所以cuda版本小于等于11.4的都可以安装上。 (如果想安装的cuda版本不在可支持的cuda版本内,则可以考虑升级电脑的内核,从而实现对cuda高版...
CUDA版本:11.6 需要下载Pytorch1.13.0的,选择 win-64/pytorch-1.13.0-py3.8_cuda11.6_cudnn8_0.tar.bz2 注意事项1:不要下载名称中带cpu的包,其无法调用你的CUDA或者GPU 注意事项2:下载后缀为.tar.bz2的安装包最佳,.conda的包实测不太好用 1.4、安装离线包 ...
1、安装前的检查 在安装新版显卡驱动之前,先在cmd中输入: nvidia-smi 注意: -符号与nvidia和smi不能有空格。 右上角的CUDA Version 11.1表示最高能安装CUDA 11.1的版本,如果CUDA11.1能满足项目需求,就不需要更新显卡驱动,否则就需要安装最新版的显卡驱动,从而安装更高版本的CUDA 。
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...
我的cuda版本是10.0.130,所以我要安装的pytorch版本是1.1,1.2这些。我选择1.2版本,那torch对应也是1.2版本,torchvision就选择0.4.0版本。 (4)直接在shell里输入:pip install torch==1.2.0 torchvison==0.4.0,回车,等他运行结束 (5)shell键入“python”进入python环境,然后输入“import torch",看看是否成功,”print...