根据cuda版本选择合适的torchgpu版本 ## -i 清华镜像加速 安装torchgpupip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package 2、安装tensorflow ps:新版本直接安装即可 TensorFlow (google.cn) # Requires t...
$ 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...
检查CUDA是否可用- 使用torch.cuda.is_available()方法来判断系统是否可以访问CUDA。 获取当前设备- 使用torch.cuda.current_device()和torch.cuda.get_device_name()来获取当前使用的GPU的信息。 检查张量的设备- 在创建张量时,可以显式指定它们所在的设备(CPU或GPU),并在运行时通过tensor.device检查张量的位置。
安装之后需要conda init一下,不然找不到conda环境。 0x04 安装gpu版本的pytorch 在conda的python环境下,切换到清华源,pip install torch就行 完了尝试下面的命令看是否输出 True,如果是False说明CUDA没装好。 importtorchtorch.cuda.is_available() 0x05 官方文档 docs.nvidia.com/cuda/ws https://developer.nvidia...
6. 安装pytorch,到pytorch官网找到与CUDA对应的torch安装命令 AI检测代码解析 conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge 1. 7. 安装cudnn, 下载对应的包,需要注册登录,按照要求完成。官方流程 ...
3,出现CUBLAS_STATUS_INTERNAL_ERROR报错 删除掉nvidia缓存 sudo rm -rf ~/.nv 固定所用的gpu import torch torch.cuda.set_device(0) 4,Linux多CUDA版本共存并切换使用 行动是治愈恐惧的良药,而犹豫拖延将不断滋养恐惧。
pip install torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl pip install torchaudio-0.10.0+cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl pip install torchvision-0.11.0+cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 🎉🎉🎉至此,Miniconda及GPU版pytorch环境已经全部配置完成,可以愉快玩耍啦! 第二部分、D4RL库安装(待...
3. 选择适用于GPU的深度学习框架 对于TensorFlow: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda install tensorflow-gpu 对于PyTorch: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version>-c pytorch ...
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...
PyTorch MNIST 测试,这是一个有目的的小型玩具机器学习示例,它强调了保持 GPU 忙碌以达到满意的 WSL2性能的重要性。与原生Linux一样,工作负载越小,就越有可能由于启动 GPU 进程的开销而导致性能下降。这种退化在 WSL2上更为明显,并且与原生 Linux 的规模不同。