安装torch-gpu(通常我们称之为PyTorch的GPU版本)涉及几个关键步骤,包括确认CUDA版本与GPU的兼容性、获取安装命令、执行安装命令以及验证安装是否成功。下面是详细的步骤说明: 1. 确认CUDA版本与GPU兼容性 在安装PyTorch的GPU版本之前,你需要确认你的GPU和CUDA版本是否兼容。你可以通过NVIDIA的官方网站查询你的GPU支持的CU...
其次,不使用命令行下载 pytorch 的下载链接为https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。里面的文件是cpu开头的是 CPU 版本,cu开头的才是我们要下载的GPU版本。这里可参考 torch 和 torchvision 的对应图,以免下错对应版本,这里我选择的是红色圈内的,根据自己需求下载。 在下载链接里找到的是下载的1.10...
这里我对pip的安装方式,稍作修改,让其直接从清华镜像源下载。然后慢慢等待安装成功即可。 pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 然后命令行验证pytorch是否正常安装成功,这里可以正常打印出版本号,...
打开pytorch 官网:https://pytorch.org/ 获取pytorch的安装命令: 注意去掉-c pytorch,不然还是默认下载源 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 查看是否安装完成并可以使用 importtorchprint(torch.__version__) torch.cuda.is_available() 返回安装的torch版本 和 True表示完成。
conda activate pytorch_gpu 二、安装步骤 安装PyTorch GPU版本:在conda环境中,可以使用以下命令安装PyTorch的GPU版本: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version> -c pytorch 其中<version>表示CUDA Toolkit的版本号,需要根据实际情况进行替换。 验证安装成功:在Python环境中,执行以下代码验证PyTor...
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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...
CUDNN是一种深度学习计算软件库,为深度学习计算设计,主要用于GPU通用计算。它为神经网络的前向传播和反向传播提供支持,可以提高深度学习应用的性能。 CUDA Toolkit(Nvidia)是CUDA的完整工具安装包,其中包含了Nvidia驱动程序、开发CUDA程序相关的开发工具包等可供安装的选项。这个工具包提供了CUDA程序的编译器、IDE、调试...
安装结束后需要测试是否成功安装gpu版本的pytorch,这里依旧在gym_gpu环境下输入python,进入python编程环境后输入import torch 回车后输入torch.cuda.is_available()。如果返回True则安装成功。 另外补充一下,如果安装过程中出现差错,需要删除某个虚拟环境时,可以在base环境下使用指令 ...