解决conda安装的pytorch是CPU版本/conda安装pytorch的GPU版本-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了解决conda安装的pytorch是CPU版本/conda安装pytorch的GPU版本。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

首先查看当前的torch版本

激活conda环境，并查看

conda list

解决conda安装的pytorch是CPU版本/conda安装pytorch的GPU版本
发现pytorch版本是cpu_py38*********，代表是CPU版本。

解决方法-重装（指定安装pytorch-gpu版本）

（别太在意原有的库包，因为cpu版本关联了很多包，一个是cpu版本会有不少包都是cpu版本，重装后缺什么再安装什么就是了）

重装环境

我这里指定3.8的py版本重装一个叫env的环境

conda create -n env python=3.8

查看当前的conda源中，pytorch的安装包信息

conda search pytorch

输出：
解决conda安装的pytorch是CPU版本/conda安装pytorch的GPU版本

!!!重点！！！！！！！！！！！！

直接安装pytorch的gpu版本，注意对应你当前conda虚拟环境的python的版本，我这里是py38，于是：

conda install pytorch=1.12.1=gpu_cuda113py38h19ae3d8_1

此方法可以连带安装cuda和cudnn：
解决conda安装的pytorch是CPU版本/conda安装pytorch的GPU版本

另外，如果速度很慢，就是当前的conda源问题，这里提供我的：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

不明白的可以留言，看到一定回复。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-453303.html

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