如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了如何正确下载PyTorch、CUDA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。

因为在torch框架里经常出现NVIDIA、CUDA、PyTorch这几个不兼容,等等一些让人头疼的问题。这里总结正确下载pytorch的方法。

目录

安装pytorch

安装CUDA


安装pytorch

一.查看自己cuda版本

方法一:

如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能 方法二:

CMD中输入:

nvidia-smi

 如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能

我的是CUDA版本12.0,版本向下兼容,意思就是CUDA 12.0及以下版本的都可以安装

二.打开pytorch的官网:PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/(官网网址:https://pytorch.org/)

如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能 复制代码:

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

安装CUDA

官网:CUDA Toolkit 11.7 Downloads | NVIDIA DeveloperResources CUDA Documentation/Release NotesMacOS Tools Training Sample Code Forums Archive of Previous CUDA Releases FAQ Open Source PackagesSubmit a BugTarball and Zip Archive Deliverableshttps://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exe_local

 选择 11.7的对应的进入安装,有点大2.5g,耐心等待呀 如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能

 打开exe,自定义

如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能

全选

如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能

记住安装位置,默认位置

如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能

配置环境变量

在系统变量里新建这四个,后边是v11.7安装的位置

CUDA_PATH
CUDA_PATH_V11_6
NVCUDASAMPLES_ROOT
NVCUDASAMPLES11_0_ROOT

如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能

 验证使用CMD查看CUDA是否安装成功命令:nvcc --version或nvcc -V

nvcc --version
nvcc -V

如何正确下载PyTorch、CUDA版本!!,pytorch,深度学习,人工智能

安装成功!! 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-557792.html

到了这里,关于如何正确下载PyTorch、CUDA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

  • cuda版本,pytorch(GPU)版本的选择和下载

    cuda版本: 1.Nvidia控制面板里的cuda版本, 或使用nvidia-smi命令显示的cuda版本 是cuda的driver api版本 2.nvcc -V中的cuda版本,是cuda的runtime api版本,即cudatoolkit的版本 cudatoolkit的版本不能高于cuda driver api的版本,所以nvidia-smi的版本可以理解为所下载的cuda(即cudatoolkit)的最高版本 若nvcc

    2023年04月08日
    浏览(35)
  • Python&aconda系列:GPU深度学习环境搭建:Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本

    官方推荐的cuda版本为10.2和11.3,这两种 cuda 支持大多数的 pytorch 版本。 以下是Pytorch和CUDA对应的版本 CUDA 环境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.9.0、1.10.0、1.

    2024年02月02日
    浏览(78)
  • 怎么用conda下载清华源的pytorch(自带cuda的版本)

    1,添加镜像源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro conda co

    2024年02月09日
    浏览(43)
  • 如何检查pytorch版本以及cuda的版本

    首先确认本机gpu可用 然后,查看所用cuda版本,有两个版本需要查看: 版本1:pytorch运行时真正用的版本,即安装的cuda_toolkit版本。 cuda_toolkit各各版本下载地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 版本2:pytorch支持的cuda版本,比如torch+cuda102等,即编译该 Pytorch release 版本时使用的

    2024年02月13日
    浏览(50)
  • 深度学习环境配置(Aanconda+cuda+pytorch)

    1.Anaconda安装包下载 ①从官网下载(速度感人) 官网下载网址:https://www.anaconda.com/products/distribution ②从清华大学开源软件镜像下载(推荐) 镜像网址:https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/ 选择自己电脑所适配的版本。(推荐下载Anaconda3系列版本) 2.Anaconda的安装 找到下载好的

    2024年02月14日
    浏览(40)
  • 【深度学习环境配置】ubuntu 20.04+4060 Ti+CUDA 11.8+pytorch(装机、显卡驱动、CUDA、cudnn、pytorch)

    【深度学习环境配置】ubuntu 20.04+4060 Ti+CUDA 11.8+pytorch(装机、显卡驱动、CUDA、cudnn、pytorch) 📆 安装时间 2023.11.08-2023.11.10 Windows 和 Ubuntu 双系统的安装和卸载 B站教程 【本文基本上跟这个详细教程一致,优先推荐看这个!】ubuntu20.04 下深度学习环境配置 史上最详细教程 【精

    2024年02月04日
    浏览(59)
  • 从零开始配置深度学习环境:CUDA+Anaconda+Pytorch+TensorFlow

    本文适用于电脑有GPU(显卡)的同学,没有的话直接安装cpu版是简单的。CUDA是系统调用GPU所必须的,所以教程从安装CUDA开始。 可以配合视频教程食用:https://www.bilibili.com/video/BV12m4y1m7pq/?vd_source=06e4e8652ea90d79dadb7a59ff8acd36 CUDA是加速深度学习计算的工具,诞生于NVIDIA公司,是一

    2023年04月14日
    浏览(61)
  • 深度学习环境安装|PyCharm,Anaconda,PyTorch,CUDA,cuDNN等

    本文参考了许多优秀博主的博客,大部分安装步骤可在其他博客中找到,鉴于我本人第一次安装后,时隔半年,我忘记了当时安装的许多细节和版本信息,所以再一次报错时,重装花费了大量时间。因此,我觉得有必要把主要过程记录下来,以便下次需要时快速安装。以下过

    2024年02月17日
    浏览(82)
  • 超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm

    本文用来记录windows系统上深度学习的环境搭建,目录如下 首先为装有NVIDIA gpu的电脑安装显卡驱动,如果安装过了,或者想使用cpu的,可以跳过这一步。(其实这一步可以跳过,因为显卡驱动好想和深度学习环境没什么关系,保险起见还是安装上吧) 1. 去官网下载对应的显卡

    2024年01月21日
    浏览(114)
  • Windows安装GPU环境CUDA、深度学习框架Tensorflow和Pytorch

    Windows安装GPU环境CUDA、深度学习框架Tensorflow和Pytorch 首先需要安装GPU环境,包括cuda和cudnn。 深度学习本质上就是训练深度卷积神经网络。 cuda:显卡能够完成并行计算任务,所有的操作是比较底层的、复杂的。 cudnn:在cuda之上有一个专门用于深度神经网络的SDK库来加速完成相

    2023年04月26日
    浏览(56)

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