所以参照上面,在conda中输入 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
annaconda安装https://www.anaconda.com/download/ 2.查看自己的cuda版本 3.cmd安装cuda环境 选择对应的框复制下面的代码在命令框中输入 4.进入网页下载cuda版本的torch库 https://download.pytorch.org/whl/torch/ 例如: 5.安装库 6.进行测试 1importtorch2print(torch.__version__)3print(torch.device(type=...
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch 注意:这里的cudatoolkit=11.2应该与你的CUDA版本相匹配。 使用pip安装: 如果你选择使用pip来安装PyTorch,可以从PyTorch官网的“Get Started”页面找到与你的CUDA版本相匹配的pip安装命令。 例如,对于CUDA 11.2,你可以使用类似以下的命令(注意版本...
安装torch cuda版本命令: pip install torch==x.x.x+cu11x -f download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这句话的意思是,安装x.x.x版本的,cuda 11.x版本的torch版本。但是这个需要python版本先决条件。-f后面的链接内有torch、cuda、torchvision、torchaudio和python版本(cp3x对应3.x版本的python)对应关系,...
1、pytorch 1.8.1 + CUDA11.1 对应的DGL版本是0.6.1(linux、windows也适用) 2、CUDA+pytorch+DGL安装 3、安装dgl-cuda 4、torch 安装备忘录 dgl文件下载 https://anaconda.org/dglteam/repo 1. 可以将下面网址中的cu111改成你想要的版本,比如cu113、cu117等 ...
同时,确保CUDA、Torch和Torchvision的版本兼容,避免出现版本冲突问题。 二、CUDA安装指南 前往NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包,确保选择与您的操作系统和显卡兼容的版本。 双击安装包,按照提示完成CUDA的安装。安装过程中可能需要您接受协议、选择安装位置等。 安装完成后,验证CUDA是否成功安装。在命令行中输入nvcc -V...
安装torch时指定cuda版本,举例:condainstallpytorch0.18.0torchaudio==2.3.0pytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidiacondainstallpytorch0.18
在实验室电脑又练习了下装环境,机器cuda版本过低还很罕见(cuda9.1),找了好久没找到对应的torch版本,多谢实验室学长的帮助。 对应版本:cuda9.1+torch0.4.0+python3.6(3.6以上不行)。 pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl conda install pytorch=0.4.0 ...
请注意,这里的版本号(如torch==1.12.0+cu116)可能会随着PyTorch的更新而发生变化,因此请确保在PyTorch官网上查找最新的适合你的CUDA版本的安装命令。 4. 在终端或命令提示符中运行安装命令 在确定了合适的安装命令后,你可以在终端或命令提示符中运行该命令来安装PyTorch。例如: ...
在PyTorch 官网上有如下安装对照表,同时也有历史版本安装对照表 从零开始配置python深度学习环境大概有如下配置步骤: 方案一: 电脑安装显卡驱动,然后安装CUDA、cuDNN,安装miniconda3。前面都是在电脑基础环境配置,后面的操作都是在conda环境中,安装torch、cudatoolkits等深度学习包 ...