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

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

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 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!

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