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Ubuntu22.04
WLS2
问题描述#xff1a;
Ubuntu如何更换 PyTorch 版本考虑安装一个为 CUDA 11.5 编译的 PyTorch 版本。如何安装旧版本
解决方案#xff1a;
决定不升级CUDA版本#xff0c;而是使用一个与CUDA 11.5兼容的PyTorch版本#xff0c;您可…环境
Ubuntu22.04
WLS2
问题描述
Ubuntu如何更换 PyTorch 版本考虑安装一个为 CUDA 11.5 编译的 PyTorch 版本。如何安装旧版本
解决方案
决定不升级CUDA版本而是使用一个与CUDA 11.5兼容的PyTorch版本您可以按照以下步骤来安装一个较旧版本的PyTorch。 卸载当前的PyTorch版本首先您需要卸载当前安装的PyTorch以避免任何潜在的版本冲突。在命令行中运行以下命令 pip uninstall torch torchvision torchaudio查找合适的PyTorch版本接下来您需要查找一个为CUDA 11.5编译的PyTorch版本。您可以访问PyTorch官方网站并在“Previous PyTorch Versions”部分找到与CUDA 11.5兼容的版本。 安装兼容的PyTorch版本在确定了哪个PyTorch版本与CUDA 11.5兼容之后您可以使用pip或conda来安装。例如如果您找到PyTorch版本1.9.0是与CUDA 11.5兼容的您可以使用以下命令安装 使用pip的话 install pytorch1.12.1 torchvision0.13.1 cudatoolkit11.3 -c pytorch
pip install torch1.12.1cu113 torchvision0.13.1cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
这里-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html会告诉pip使用官方的PyTorch资源库来找到与CUDA 11.5兼容的PyTorch版本。 请注意您需要将1.9.0替换为您找到的正确的版本号而cu115表示这个包是为CUDA 11.5编译的。在运行这些命令之前请确保您的环境例如conda环境是激活的。验证安装安装完成后您应该验证PyTorch和CUDA是否正确安装。在Python中运行以下代码
python -c import torch; print(torch.__version)”这应该会输出PyTorch的版本PyTorch使用的CUDA版本以及一个布尔值指示CUDA是否可用。请确保在您的工作环境或虚拟环境中执行这些步骤避免对系统级别的Python环境产生影响。
