GPU上的GPU驱动程序版本 如果其中一个不兼容，则CUDA不可用。
不重启终端conda是不会出来的,输入指令exit回车退出终端,输入wsl又进入完成重启。 安装Pytorch 直接打开Torch官网 挑一个你的小于或者等于你的Cuda的平台,使用安装命令安装即可。 要点:1. torch官网要代理才能进。 2. 如果安装得很慢也需要代理。 验证GPU能否被调用 打开WSL2,输入python进入交互式编辑器 import torch...
访问Torch官网，根据已安装的Cuda版本选择相应的安装命令。可能需要使用代理下载Torch安装包。在WSL2环境中，通过交互式编辑器验证GPU的调用。仅当Cuda计算成功时，才能确认GPU已被正确调用，从而验证Torch安装成功。通过以上步骤，你可以在Windows环境下成功安装并配置WSL2、Cuda、Miniconda和Torch，从而优化深度...
$ conda create -n py310 python=3.10.6 $ conda activate py310 $ pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 进入python环境,验证安装是否成功: 作为对比,在另一个版本的pytorch GPU就不可用(没注意pytorch版本和CUDA的适配关系,浪费了一天...
如果你使用的是Ubuntu，他们推荐了设置CUDA的步骤。实际上很容易。请点击这里-https://ubuntu.com/...
安装Miniconda，从镜像源选择Linux版本的下载链接，使用`wget`下载，注意选择64位版本。下载完成后，不使用`sudo`直接安装，安装完成后重启终端。接着，访问Torch官网，根据你的Cuda版本选择相应的安装命令，可能需要使用代理。在WSL2环境中，通过交互式编辑器验证GPU的调用，仅当Cuda计算成功时，才能确认GPU...
) 如果CUDA可用,上述代码将输出GPU的数量和设备名称;如果CUDA不可用,将输出“CUDA is not available.”。 按照以上步骤操作后,你应该能够在WSL2环境中成功安装并使用PyTorch。
然后在终端执行:sudo docker ps -a查看容器,如果没有报错证明ok了,当然现在我们还没有创建容器也不会输出什么有用的,不报错就行。 3.3 拉取一个pytorch的镜像 现在docker安装好了,我们拉取一个上面这个配置好cuda和pytorch的镜像: docker pull anibali/pytorch:1.10.2-cuda11.3-ubuntu20.04 ...
如果你使用的是Ubuntu，他们推荐了设置CUDA的步骤。实际上很容易。请点击这里-https://ubuntu.com/...