win10 安装pytorch10.2 gpu成功

最新推荐文章于 2024-04-28 16:34:02 发布
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#深度学习 #pytorch #python

这篇博客详细记录了如何在已安装Anaconda3的基础上，创建一个名为'pytorch38'的环境，然后安装CUDA 10.2和对应的NVIDIA显卡驱动。接着，通过conda命令安装PyTorch 1.0.2、torchvision和torchaudio。最后，验证PyTorch安装成功的方法是通过运行`torch.cuda.is_available()`检查GPU是否可用。

安装pytorch10.2：

先安装anaconda3。我之前安过所以没下载。需要可以下载安装。

conda的命令行中使用conda create -n pytorch38 python=3.8建立环境。

nvidia-smi检查发现没有安装显卡驱动。

nvidia-smi检查是否安装400以上版本的显卡驱动。

官网上找到nvidia合适的显卡版本进行安装。

nvidia的显卡驱动，我安的是511.79.默认安装就可以。

完毕后安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

安装完毕，可能会比较慢。上G的包。我自己安装还好。

安装完毕测试是否可用。

import torch

torch.cuda.is_available()

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01-06
(2020年)用官网condn命令安装时pytorch始终下载不下来。 我用的版本：cuda9.0  python3.6  pytorch==1.0.1     torchvision==0.2.2 由于先安装了cuda9.0，只好安装老版本，最新可以直接在官网对照版本安装 CUDA9.0安装：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 更新源：conda config –add
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https://blog.csdn.net/weixin_41762173/article/details/104261249 按照这篇文章执行下面指令时一直各种包都下载失败，可尝试重复下载可能可以成功。无法下载成功采用本地离线安装。 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 下载失败后会提示对应的包的链接，复制该链接到迅雷直接下载，如： https://conda.anaconda.org/pytorch/win-64/pytorch
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https://blog.wingszeng.top/posts/technology/artificial-intelligence/pytorch-gpu/
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在CentOS系统中安装GPU版本的PyTorch，主要步骤包含安装CUDA驱动、创建Anaconda虚拟环境以及安装PyTorch。以下是详细教程： ### 安装CUDA驱动 可以使用wget命令下载CUDA安装文件，然后使用sudo命令运行安装脚本。以CUDA 10.2为例，命令如下： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run ``` 安装过程中，按照提示完成配置。 [^2] ### 创建Anaconda虚拟环境 如果系统中没有安装Anaconda，可以先从官网下载并安装。安装完成后，创建一个新的虚拟环境： ```bash conda create -n pytorch_gpu python=3.9 conda activate pytorch_gpu ``` ### 安装GPU版本的PyTorch 根据CUDA版本，可以选择合适的PyTorch版本进行安装。如果已经将包下载到本地，例如包路径为`D:\pytorch`，可以使用pip命令进行安装： ```bash pip install D:\\pytorch\\torch-2.0.0+cu118-cp39-cp39-win_amd64.whl pip install D:\\pytorch\\torchvision-0.15.0+cu118-cp39-cp39-win_amd64.whl pip install D:\\pytorch\\torchaudio-2.0.0+cu118-cp39-cp39-win_amd64.whl ``` 若从网络安装，可根据PyTorch官网提供的命令进行安装，要确保选择与CUDA版本匹配的PyTorch版本。 [^1] ### 验证安装 安装完成后，可以在Python环境中验证PyTorch是否安装成功，并且GPU是否可用： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果输出为`True`，则表示GPU版本的PyTorch安装成功且GPU可用。
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