GPU版PyTorch安装

最新推荐文章于 2025-11-26 02:48:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-26 02:48:49 发布 · 4.1w 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文提供了一种在Linux环境下使用Anaconda安装PyTorch的方法，并通过设置清华TUNA镜像源加速了安装过程。文章详细介绍了如何配置conda以使用镜像源，并给出了具体的安装命令。
部署运行你感兴趣的模型镜像

登录PyTorch官网：http://pytorch.org/
这里写图片描述
利用conda（官网推荐用Anaconda安装）安装Linux版的的PyTorch，选择Python2.7， CUDA 8版本的。安装的时候就一条命令conda install pytorch torchvision -c pytorch,发现特别慢（墙的原因），所以参考这位大神的博客。
用清华TUNA镜像源，包含Anaconda仓库的镜像，将其加入conda的配置，配置如下，在终端分别输入以下两条命令：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show_channel_urls yes

同时需要在~/.condarc中把- defaults那行删除，这样每次安装新的软件包就会从TUNA镜像下载。然后再输入安装命令即可（conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith）。选择用conda安装linux,Cuda版本：cuda8.0,Python版本：python2.7。
安装成功：
这里写图片描述
推荐PyTorch中文网：https://ptorch.com/

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.6

PyTorch 2.6

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

pytorch的cuda环境搭建（GPU版本安装）
Never-Giveup的博客
04-24 9万+
参考 https://blog.csdn.net/MarsLee_U/article/details/80489618 https://blog.csdn.net/u011622208/article/details/80275344 注意：一定要安装cudnn，不然无法进行卷积操作
GPU版本pytorch安装
weixin_44587660的博客
01-08 754
gpu版本pytorch安装记录
Pytorch的GPU版本安装，在安装anaconda的前提下安装pytorch
IN year
01-05 6646
本文基于conda安装GPU版本的PyTorch。
GPU（CUDA） 版 Pytorch 安装教程
最新发布
sensen_kiss的博客
11-26 1723
PyTorch GPU版安装指南：本文详细介绍了如何安装支持GPU加速的PyTorch框架。首先需确认电脑配备NVIDIA显卡并安装对应驱动，通过nvidia-smi命令检查CUDA支持版本。随后下载与PyTorch版本匹配的CUDA工具包（如12.4版本），并完成安装配置。建议使用Anaconda管理Python环境，文中提供了官网和清华镜像两种下载方式。安装GPU版PyTorch后，系统会自动在无GPU时切换至CPU模式。该教程适用于已安装CPU版PyTorch或直接安装GPU版的用户，能显著提升深度学
PyTorch安装官网速度太慢问题
weixin_43807712的博客
10-12 739
PyTorch官网按提示选择，分别是版本，操作系统，Conda下安装，CUDA10以上注意显卡驱动 但是在复制命令后，发现进度基本不动甚至还会出现网络错误的问题 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 这样做解决问题 最有效方法是添加镜像源，常见的清华或中科大 先查看是否已经安装相关镜像源，windows系统在 cmd窗口中执行命令： conda config --show ...
安装pytorch （GPU版本）
qq_27550775的博客
07-23 1883
这我就很疑惑了，后来我在.conda同级的文件.condarc中发现了，我在第二次安装时，anaconda 的路径名是小写，在这个文件后添加导致了错误，你们没有重复安装的经历，应该没有这样的错误。我的机子cuda版本为12.3，算是比较高的那个，但是pytorch官网现阶段只放出了cuda11.8和12.1，建议11.8，因为有的不向下兼容。下载的过程可以看一集甄嬛传（用镜像源的同学肯定不可以），所以还是打开路径下的pkgs文件，你刚才下载的包都在这个路径下。键入conda info查询信息。
(GPU版本） PyTorch安装教程
Wang_sweet的博客
03-05 7861
Pytorch安装，详细入门级教程。（包含官网命令行安装和离线安装）
精选资源
深度学习GPU版本Pytorch安装教程：详细步骤与环境配置指南
04-03
通过Anaconda Prompt验证CUDA和PyTorch安装是否成功，并确保可以通过`torch.cuda.is_available()`检测到GPU。 适合人群：对机器学习和深度学习感兴趣的初学者及有一定编程基础的技术人员，尤其是希望利用GPU加速模型...
精选资源
linux环境GPU版pytorch安装教程
01-22
在Linux环境下安装GPU版PyTorch是一个涉及到多个步骤的过程，主要涵盖了Python环境的搭建、Anaconda的使用、PyTorch的版本选择与安装、CUDA和CuDNN的配置以及最终的测试验证。以下是对这些步骤的详细说明： 首先，...
GPU版pytorch安装（win/linux）
qq_32636415的博客
09-04 546
【代码】GPU版pytorch安装（win/linux）
解决GPU版PyTorch安装问题
weixin_61092302的博客
02-21 1653
需要注意nvidia-smi看到的CUDA版本可能和nvcc -V输出的版本不同，原因可能是我安装了好几次显卡驱动有点混乱，反正最后是以nvcc -V输出的CUDA版本为准，建议以已安装的CUDA版本去寻找对应版本的pyTorch，因为我试过安装指定版本的CUDA结果后来一直踩坑。打开官网下滑就能看到下面的界面，大部分教程建议下面的方式选择conda和对应的版本安装，但我尝试很多次都因为网络等原因无法安装，试过换源、搭梯子、改版本都不行，因此不推荐。注意我将最后的网址替换为了清华的源。
PyTorch安装教程（GPU版）
热门推荐
qq_45670495的博客
08-03 4万+
PyTorch的GPU安装方法，有详细的图过程，从显卡驱动到安装成功。
pytorch gpu版本安装（最新保姆级安装教程）
p213100的博客
09-03 1417
最新的保姆级教程
如何安装GPU版本的pytorch
weixin_63731730的博客
04-22 2881
如何下载pytorch
解决方案：2024年Pytorch（GPU版本）+ torchvision手动安装教程[万能安装方法] win64、linux、macos、arm、aarch64均适用
白洞，白色的明天在等着我们
02-04 1万+
对于深度学习新手和入门不久的同学来说，在安装PyTorch和torchvision 时经常会遇到各种各样的问题。本文介绍一种手动离线安装Pytorch方法，不用再更改镜像，不用挂代理，。
GPU版本的pytorch环境配置详细教程(从零开始安装)
2301_80350862的博客
08-22 5545
PyTorch深度学习框架安装指南 本文介绍了PyTorch框架及其安装前准备。PyTorch是灵活的深度学习框架，支持动态计算图和GPU加速，包含丰富的工具库。安装前需配置Miniconda环境，推荐使用清华镜像源加速下载。同时需安装CUDA Toolkit和cuDNN以实现GPU加速，需注意版本兼容性。文中详细提供了Miniconda安装步骤、环境管理命令以及CUDA版本查看方法，为深度学习环境搭建提供了完整指导。
PyTorch GPU版本离线安装
wangxiaolin1992的博客
08-13 1199
一、项目结构 logo.ico为软件快捷键logo login.py为项目入口，pyinstaller -D -w --clean --icon=logo.ico login.py 提示报错信息。 当支行过一次pyinstaller后此时运行过的目录下会有一个与要打包的.py文件同名的.spec文件 打开*.spec文件在文件头添加两行代码： import sys sys.setrecursionlimit(2000) ...
解决Pip 和conda install 太慢
Significance的博客
03-11 804
换成国内源：比如清华的源 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名
GPU 版本pytorch安装
09-09
要安装 GPU 版本的 PyTorch，您需要先安装 CUDA 工具包。以下是安装步骤： 1. 首先，请确保您的系统支持 NVIDIA GPU，并且已经安装了适当的驱动程序。 2. 接下来，根据您的操作系统在NVIDIA官网上下载并安装适用于您的CUDA版本的CUDA工具包。注意，您需要选择与您的GPU兼容的CUDA版本。可以在NVIDIA的官方网站上找到适合您GPU的CUDA版本。 3. 安装CUDA工具包后，打开终端或命令提示符，运行以下命令安装PyTorch GPU版本： ```python pip install torch torchvision torchaudio ``` 这将安装最新版本的PyTorch GPU版本、torchvision和torchaudio。 4. 安装完成后，您可以通过运行以下代码验证是否已成功安装GPU版本的PyTorch： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果输出为True，则表示已成功安装GPU版本的PyTorch，并且您的系统支持CUDA加速。 请注意，安装GPU版本的PyTorch可能需要一些额外的配置，并且与不同版本的CUDA和驱动程序之间可能会有一些兼容性问题。如果出现任何问题，请参考PyTorch官方文档或它们的社区支持页面进行解决。
评论 7
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值