卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了卸载cpu版本的torch并离线安装对应的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。

        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wheel即可)

1.首先查看torch版本(指令最好在终端一行一行地输入)

activate pytorch #进入环境
python
import torch
print(torch.__version__)#查看torch版本
print(torch.cuda.is_available())#查看cuda能用吗

如果版本是cpu和输出false,可以选择卸载并重新安装,这里用离线安装的方式最稳:

pip uninstall torch #卸载之前安装的torch
python -m pip debug --verbose #查看自己能安装的wheel版本

 注意一下红框部分

卸载torch,pytorch,深度学习,人工智能

 2.然后下载离线资源 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

卸载torch,pytorch,深度学习,人工智能

 第一个框cu表示gpu版本,102表示版本为10.2,第二个框表示torch,一般也同时安装torchversion,往下拉选择相同的版本就好,第三个框与上一步红框相对应。

3.离线安装

cd C:\Users\1\Desktop #进到你文件下载的地方
pip install torch-1.9.1+cu102-cp37-cp37m-win_amd64.whl #安装,install后面是你下载的文件名加上后缀.whl
pip install torchvision-0.10.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl #安装torchversion

 4.然后用步骤一的指令检验一下欧克了:

卸载torch,pytorch,深度学习,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-540970.html

到了这里,关于卸载cpu版本的torch并离线安装对应的gpu版本的文章就介绍完了。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

  • conda安装GPU版pytorch,结果总是cpu版本

    正常安装某版本pytorch时,采用官网的方法和对应的命令,选择适合的pytorch、cudatoolkit版本 Previous PyTorch Versions | PyTorch 由于要在GPU上运行,但测试发现pytorch装的是cpuonly的版本: 得到的结果是false 再检查安装的pytorch版本,可以看到是cpuonly的版本: 这里建议直接采用解决三 参

    2024年02月06日
    浏览(59)
  • GPU版本的pytorch安装(显卡为3060ti,如何选择对应的cuda版本)

    显卡为3060ti g6x,操作系统win10 要清楚下面的几个常识 1.GPU和CPU是采用不同架构设计出来的,简单来说,GPU会比CPU多很多计算单元,用于训练网络时,速度比CPU快很多。 2.CUDA是一个计算平台和编程模型,提供了操作GPU的接口。 3.网上很多教程说的安装CUDA其实是指CUDA Toolkit,是

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • 将GPU版本的torch和torchvision下载至本地进行安装,解决torch.cuda.is_available()为False的情况,本文主要解决CPU版本的torch问题。

    这是困扰我很久的问题,今天花了一点时间去研究一下为什么我的cuda和cudann安装完成了,却不能使用GPU,原因是我的torch和torchvision是cpu版本的,必须下载GPU版本的才能使torch.cuda.is_available()为True,本文使用将文件下载到文件夹后进行安装。 1、打开Anaconda Prompt(Anaconda3)  2、打开

    2024年02月10日
    浏览(61)
  • 【1】如何安装和卸载tensorflow-CPU和GPU各版本-可能不快的但是简单版

    学习随笔,权作记录。 打开Anaconda prompt(Anaconda3) 检查当前环境下python的版本 根据python的版本,创建虚拟环境pachong 按“y”,再按回车即可。 输入conda info -e,查看全部的环境,可以看到pachong环境已经创建完成。 在base环境下输入conda activate pachong,即可进入pachong环境 讲镜

    2023年04月08日
    浏览(35)
  • 清华源conda安装PyTorch的GPU版本总是下载CPU版本安装包怎么办

    如下图,我用的python是3.8版本,想要下载pytorch的cuda=11.7版本的GPU环境,但是输入以下命令之后总是显示下载cpu版本的安装包。  解决办法:先把cpu版本的工具包下载下来,然后通过本地安装用GPU版本替换cpu版本。 在Proceed([y]/n)?后面输入y敲击回车下载安装cpu版本。  done说明下

    2024年02月12日
    浏览(48)
  • 【安装GPU版本pytorch,torch.cuda.is_available()仍然返回False问题】

    @TOC 检查cuda是否安装,CUDA环境变量是否正确设置,比如linux需要设置在PATH,window下环境变量编辑看看,是否有CUDA 首先查看你环境里的pytorch是否是cuda版本,我这里是conda安装的,使用conda list查看是这样: 圈出来的torch带cuda,那安装的肯定时cuda版本,但是torch.cuda.is_available

    2024年02月10日
    浏览(46)
  • ubuntu22.04下使用conda安装pytorch(cpu及gpu版本)

    本文介绍了conda下安装cpu、gpu版本的pytorch;并介绍了如何设置镜像源 系统:ubuntu22.04 显卡:RTX 3050 依赖工具:miniconda 注意:默认conda安装pytorch的是cpu版本,如需要安装GPU版本的,注意直接看后面 创建一个新conda环境 新创建的环境不包含任何依赖可以使用 conda list 查看一下

    2024年02月20日
    浏览(37)
  • 在anaconda下安装pytorch + python3.8+GPU/CPU版本 详细教程

    没安装Anaconda的同学可以参考以下安装链接: https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442577 按照安装CPU版本和GPU两个版本进行分类,一般运行程序建议使用CPU版本的,安装更方便。 注意!如果切换镜像后当出现下载不了的情况,就先切换默认源,然后再修改另一个可以使用的

    2024年01月19日
    浏览(70)
  • 集显安装pytorch教程,cuda和cudann环境配置torch-GPU版本看这一篇就够了

    集显看最下面 首先GPU安装教程 1.安装Anaconda (这个是可以安装环境和前置的软件),这个网址是清华源下载,可以去官网下载 Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 2.安装CUDA (这个是显卡驱动,需要安装好以用显卡计算,缩短运行时间)(c

    2024年02月02日
    浏览(71)
  • PYTORCH 依赖 cuda 11.8 , cuda 12.1 cpu 里 torch torchvision torchaudio对应关系

    Pytorch是Facebook人工智能研究院基于Torch开发的一个开源的Python机器学习库,它提供了两项强大的功能: 1、强大的GPU加速的张量计算(NumPy)。 2、自动求导系统的深度神经网络。 cuda 11.8 cuda 12.1 cpu  Previous PyTorch Versions | PyTorch

    2024年02月01日
    浏览(53)

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