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显存大于4G的建议使用GPU版本的pytorch#xff0c;低于4G建议使用CPU版本pytorch#xff0c;直接使用命令安装对应版本即可 GPU版本的pytorch的使用需要显卡支持#xff0c;需要先安装CUDA#xff0c;即需要完成以下安装
1.查看已安装CUDA版本
GPU对应…说明
显存大于4G的建议使用GPU版本的pytorch低于4G建议使用CPU版本pytorch直接使用命令安装对应版本即可 GPU版本的pytorch的使用需要显卡支持需要先安装CUDA即需要完成以下安装
1.查看已安装CUDA版本
GPU对应的CUDA版本可以通过以下方法查看
1.查看当前显卡驱动支持的CUDA版本 打开cmd输入nvidia-smi 2.查看以安装的CUDA版本 可以通过命令“nvcc -V”或“nvcc --version” 3.如果nvidia-smi命令无效则说明可能已经安装了cuda 有效解决nvidia-smi报错Failed to initialize NVML: Unknown Error 且 print(torch.cuda.is_available())一直卡住_nvvm unknown error-CSDN博客
2.下载安装对应版本的cuda
配置显卡cuda与配置pytorch - 知乎 (zhihu.com) 3. python、torch、torchversion版本对应关系及安装
3.1 不建议使用pytorch官方的下载安装方式 3.2 建议手动下载、手动安装
1.在download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 或download.pytorch.org/whl/torch/ 或阿里镜像源pytorch-wheels安装包下载_开源镜像站-阿里云 (aliyun.com) 中
2.根据cuda版本、torch版本、python版本下载对应的 torch.whl文件 3.根据torch与torchversion的对应关系再下载对应的torchversion.whl文件 pytorchtorchvision与python版本对应关系及安装命令_pytorch python版本-CSDN博客 4.下载到本地文件夹然后通过命令行的形式安装这样安装可以避免官方安装中的错误
pip install xxx 5.测试GPU版本的pytorch是否成功安装使用
import torchprint(torch.cuda.is_available()) 返回true则成功
6. 如果返回false则失败需要优先检查cuda版本与torch版本是否对应使用命令pip list查看torch是否为版本号cuda版本号 3.3 建议命令行安装未亲自测试
pytorchtorchvision与python版本对应关系及安装命令_pytorch python版本-CSDN博客
3.4 其他博主 Anaconda/conda中安装torch可部分参考
conda环境中cuda的安装 - white514 - 博客园 (cnblogs.com)
Anaconda虚拟环境中安装torch cuda cuDNN_anaconda安装cuda-CSDN博客
深度学习环境配置Anaconda、CUDA、PyTorch安装和那些坑儿 | Jin blog (jinhanlei.github.io)
