【pytorch】torch1.7.1安装、查看torch版本、GPU是否可用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【pytorch】torch1.7.1安装、查看torch版本、GPU是否可用。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。

在conda 虚拟环境下安装torch==1.7.1+GPU版本

本机环境

  • CUDA 11.0
  • Python 3.7

安装torch1.7.1

官网搜索确认需要下载的对应本机cuda的torch版本,使用在线下载即可,会直接安装好torch、torhvision、torchaudio。
1、官网搜索对应cuda的版本
torch 1.7.1,pytorch,python,深度学习

2、安装命令

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

查看安装版本

import torch
# 检测torch、cuda、cudnn版本
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

# 是否可用gpu
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

torch 1.7.1,pytorch,python,深度学习文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-527299.html

到了这里,关于【pytorch】torch1.7.1安装、查看torch版本、GPU是否可用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 2022-2023最新 pytorch安装方法 GPU版本 python3.9 torch-1.13.0+cu116-cp39 torchvision-0.14.0 亲自安装可用!(其他版本也通用)

    如图,这样是不能安装gpu版本的。 这里针对python3.9版本,在此网站https://github.com/pytorch/vision查找读者python版本对应的torch和torchvision。 然后在这个网址https://download.pytorch.org/whl/torch/ 和 https://download.pytorch.org/whl/torchvision/里下载,我这里是对应了这两个。千万要对应,不然会报

    2024年02月06日
    浏览(50)
  • 查看电脑显卡(GPU)是否支持CUDA及其版本

    最近想要试一下tensorflow和mindspore的GPU版本,于是乎倒腾了一下电脑,想要看一下电脑是否支持GPU以及是哪一个版本 预备知识: 什么是GPU? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解

    2024年02月11日
    浏览(51)
  • 安装torch(GPU版本)并在Pycharm中配置

    版本为:11.6 已添加到环境变量 在cmd中查看cuda版本 方法1:nvidia-smi 方法2:nvcc -V 我安装的是专业版,自行安装 windows版本 anaconda镜像网站 我下载的是:Anaconda3-2023.09-0-Windows-x86_64 一般情况一直next按默认设置,但是注意下面: (1)选ALL Users (2)放在 E:Anaconda (3)下面两个

    2024年02月03日
    浏览(40)
  • python cuda torch验证是否成功安装,版本是否匹配

    根据nvcc-smi查到自己的显卡型号,如下图所示。 本人的电脑显卡型号为:GeForce GT 730 可以通过以下链接查找 http://www.5ityx.com/cate100/155907.html 可以看到我的显卡算力是3.5 备注:你的显卡计算力必须保证在3.5以上。如果是3.5及以下,请下载pytorch 1.1,或1.2的版本。这是因为需要硬

    2024年02月15日
    浏览(47)
  • windows10:CUDA、GPU 版本的torch安装

            前期环境准备:anaconda、pycharm版本不作具体要求         windows10打开命令行  Windows用户: win+R - 输入cmd   然后点击“运行” - conda  检查是否conda安装成功          若没有安装好,则 安装conda Windows用户: win+R - 输入cmd   然后点击“运行” - 输入nvidia-smi  检查

    2024年02月13日
    浏览(44)
  • windows10,CUDA、GPU 版本的torch安装

            前期环境准备:anaconda、pycharm版本不作具体要求         windows10打开命令行  Windows用户: win+R - 输入cmd   然后点击“运行” - conda  检查是否conda安装成功          若没有安装好,则 安装conda Windows用户: win+R - 输入cmd   然后点击“运行” - 输入nvidia-smi  检查

    2024年02月08日
    浏览(63)
  • 卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本

            每次从github上安装项目对应的库,利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况,尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法,就不用每次百度啦!(注:其他库的离线安装也可以用同样的方法,只需要去相应的网站下载

    2024年02月13日
    浏览(49)
  • windows 的torch.cuda.is_available()为False,安装gpu版本的torch

    问题:torch.cuda.is_available()为False 查看当前电脑cuda是否可用,代码: 输出:

    2024年02月02日
    浏览(41)
  • 【Ubuntu20.04 CUDA11.1+Torch1.10+Anaconda 保姆级安装教程】

    安装CUDA时需要和Torch版本对应起来,最好先去torch官网上确定要安装的torch版本对应的CUDA版本。 在安装CUDA之前需要先确定是否已经安装驱动,打开终端输入 nvidia-smi ,若有输出,则表明驱动安装过,否则需要先安装驱动(驱动安装教程) 1、CUDA11.1下载 先去CUDA官网上下载要安

    2024年02月02日
    浏览(62)
  • Ubuntu 安装 GPU 驱动、CUDA、cuDNN、Pytorch以及是否安装成功的检测

    Ubuntu 安装 GPU 驱动、CUDA、cuDNN,以及是否安装成功的检测 - 知乎 首先确认电脑上安装了 NVIDIA 显卡 确认有显卡以后输入下面命令,以检查之前是否安装了驱动。 如果返回类似于下面的界面,说明已经安装了显卡驱动: 如果返回类似于下面的界面,则表示显卡驱动还没有安装

    2024年04月08日
    浏览(54)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包