进入下方网址,https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html,然后你会看见好多版本的一个页面 2023.03.20补充:安装的时候注意选组cuxxx开头的文件,因为我们安装的是gpu版本,我前面安装的是CUDA9.2,因此这里我需要安装cu92开头的文件(如果你是CUDA10.2,就选择cu102,以此类推)。我选择的是 cu92/torch-1.2.0...
安装CUDA之前,可以通过英伟达官网给出的支持CUDA的GPU清单检查自检查自己的显卡是否支持CUDA,在CUDA下载页面选择合适的CUDA版本,这里我们选择当下Pytorch支持的最新的CUDA11.0,我选择CUDA Toolkit 11.0 Update1,单机进入,选择操作系统Windows,版本是10,安装类型选exe[local],点击右下角的Download(2.8GB),最后下载下来,也就...
在conda环境中安装PyTorch-gpu。输入以下命令:conda install pytorch-gpu -c pytorch这将自动为您安装PyTorch-gpu,并配置CUDA和cuDNN。测试代码为了验证安装是否成功,您可以运行以下简单的测试代码:Tensorflow-gpu测试代码:import tensorflow as tfprint(tf.version)print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([10, 3])))...
2. 安装pytorch-lightning,使用了比较快的中科大源 python -m pipinstall-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ lightning 3. 查看Pytorch稳定版本,使用pip命令安装GPU版的Pytorch、匹配的Torchvison等(使用--trusted-host,禁用 SSL/TLS 证书验证,避免使用VPN等情况时的安装异常) pipinstalltorch==2.0.0+...
3. cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0\cuda\lib\x64 —> C:\Program Files\NVIDIA GPUComputing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64 8.pytorch的快速安装 我的电脑不管使用conda还是pip进行安装,都会因为防火墙的存在,速度缓慢,让人难以接受。所以我使用镜像轮子安装,大大加快了速度。不过还是附上pytorch官网。
输入import torch,不报错证明pytorch包安装成功。 输入torch.cuda.is_available(),显示True,证明cuda安装成功,可以使用GPU对pytorch中的张量、网络进行加速处理。若为False,此时pytorch只能用CPU运行。 三、可能遇到的一些问题 笔者在这里记录第一次安装时出现的一些问题,在这里记录一下~ ...
Windows 10上安装Tensorflow 2.4(GPU版) 1-7步骤,安装GPU驱动、CUDA、cuDnn和Anaconda并检测安装情况。 2.参考官网(https://pytorch.org/get-started/locally/)和安装的CUDA版本,在开始菜单找到Anaconda Prompt并右键选择管理员运行,拷贝官网的pip安装命令并修改CUDA版本(CUDA11.1版本为例),在打开的命令行中输入如下...
创建pytorch_gpu的虚拟环境 使用 conda env list 1. 查看现有的环境 其中base 是默认的环境 激活pytorch_gpu环境: activate pytorch_gpu 1. 3.下载pytorch 打开pytorch官网 查看对应版本的指令: 指令为: conda install pytorch torchvision -c pytorch 1. ...
安装完成后,可以打开文件夹 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA,可以看到当前目录已经存在v10.1文件夹,表示已经成功安装cuda10.1版本,并且上述安装程序已经自动的向环境变量中添加了对应的cuda路径,使得后续PyTorch可以正常调用...