离线安装PyTorch环境：cuda12.1.1+torch 2.1.1+torchvision 0.16.1，torch-2.1.1+cu121-cp39-cp39-win_amd64

最新推荐文章于 2024-12-13 17:24:42 发布

m0_56369266

最新推荐文章于 2024-12-13 17:24:42 发布

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文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_56369266/article/details/140529366

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深度学习环境搭建大杂烩，Win 11 、4060、 python 3.11.5、 cuda 12.1.1✅、cudnn v8.9.1✅、 torch 2.1.1✅、torchvision 0.16.1

m0_72576045的博客

05-28

996

深度学习笔记，环境搭建，指令大杂烩

3D Gaussian Splatting Linux端部署指南（含Linux可视化）

serapan的博客

02-21

2万+

B站上看过windows版本的部署方式，可惜我的电脑没有GPU，linux服务器才有，于是根据github官网探索3D Gaussian Splatting的Linux端部署方式，记录一下。

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jdk-19.0.2-windows-x64-bin.exe.zip

12-14

只合适windows x64系统

CUDA12.1安装对应的Pytorch版本

qq_43678902的博客

05-07

1万+

下边为配置文件内容，使用了清华镜像源。

torch与torchvision版本适配情况

吉米_王

12-05

859

版本适配情况

安装CUDA 12.1的Pytorch（win&linux）

weixin_51371510的博客

11-14

2485

Python2023年11月最新版安装方法

cuda12.1 版本的Pytorch环境安装

最新发布

qq_65085173的博客

12-13

1284

本人的cuda版本是12.1，但不知为何之前安装的pytorch是cuda11.8版本的。下面分享我的安装步骤。打开后找到我们刚才下载的文件torch-2.4.1%2Bcu121-cp38-cp38-win_amd64.whl。之后可以用同样的方式安装torchvision和 torchaudio,由于这两个包比较小，我直接用pip安装。从命令行看出，我们需要安装的有 torch torchvision torchaudio。首先是卸载之前安装的torch。然后使用Torch官网上的命令安装。

深度学习之环境配置：【PyTorch环境：cuda12.1.1+torch 2.1.1+torchvision 0.16.1】最新安装教程记录

retainenergy的博客

04-08

1万+

安装流程 1、安装 Anaconda3 2、检查显卡，更新驱动 3、创建PyTorch环境 4、安装 PyTorch 5、测试经过n次的安装，每次都要翻大佬们的blog，痛并思痛，还是记录下安装历程吧! 1、安装 Anaconda Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。 Anaconda安装包下载： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana

cuda12.1 cudnn 8.9.6 torch 2.3.0 torchvision-0.18.0

fa00x001的博客

07-10

771

红色标记接右键选择下载连接，发给迅雷接可以了不用登录。然后下一章解释怎么安装，怎么设置环境变量，验证安装是否正确。下下一章说怎么anaconda 创建环境，把他们全装上。第二，去下面网址下载cuda。第一步确定自己的cuda。好了所有下载的都起了。去上面网址找他们3个。

Torch、Torchvision、Torchaudio安装对应CUDA版本（CUDA 12.1情况下）

小蜗牛的珍贵百宝箱

10-10

3594

本文详细介绍了在CUDA 12.1环境下安装PyTorch、Torchvision和Torchaudio的步骤。通过正确的安装，您可以充分利用GPU的性能，提升深度学习模型的训练速度。希望这篇文章对您在设置PyTorch环境时有所帮助！如有任何问题，欢迎留言讨论。

torch_scatter-2.1.1+pt113cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl.zip

12-22

需要配和指定版本torch-1.13.0+cu116使用，请在安装该模块前提前安装官方命令安装torch-1.13.0+cu116对应cuda11.6和cudnn，注意电脑需要有nvidia显卡才行，支持GTX920以后显卡，比如RTX20 RTX30 RTX40系列显卡

CUDA12.1Torch2.1Python3.10安装记录(CUDA12.3)

weixin_58368645的博客

11-01

1825

配置ptorch环境

深度学习：Pytorch安装的torch与torchvision的cuda版本冲突问题与解决历程记录

qq_54900679的博客

02-15

6341

深度学习：Pytorch安装的torch与torchvision的cuda版本冲突问题与解决历程记录

yolov5使用GPU进行训练：cuda 12.1 + torch-2.3.0 + py38环境详细搭建

AperOdry的博客

05-18

4614

详细搭建yolov5的GPU训练环境

pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程

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04-03

9万+

使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本。

pyTorch, torchvision 与 CUDA 版本对照表

qq_40994007的博客

12-01

5862

*为了方便下载 torch + torchvision + cuda，本文参照。总结了它们的对照表：**

torch、torchvision、torchaudio安装对应cuda版本（cuda 12.1情况下）

qq_61661957的博客

07-03

1万+

如果安装cuda 11.8版本的，把最后的cu121改成cu118即可。目前支持最高cuda 12.2。因为网上 pip install torch 等全部默认安装cpu版本，推理速度慢。所有安装cuda版本的包会更快。

安装cuda支持的torch版本

alterhz的博客

03-27

652

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

pytorch与cuda版本对应关系汇总

u011489887的专栏

12-27

4万+

pytorch与cuda版本关系 |cuda版本| 支持pytorch版本 | |–|–| | cuda10.2 | 1.5 ~ 1.12 |

torchvision-0.16.1+cu124-cp39-cp39-win_amd64.whl文件下载

12-12

要下载`torchvision-0.16.1+cu124-cp39-cp39-win_amd64.whl`文件，你可以按照以下步骤进行： 1. **访问PyPI官网**：打开浏览器，访问PyPI（Python Package Index）官网：https://pypi.org/ 2. **搜索torchvision**：在搜索栏中输入`torchvision`，然后按回车键。 3. **选择版本**：在搜索结果中找到`torchvision`包，点击进入其详情页面。在版本列表中找到`0.16.1+cu124`版本。 4. **选择文件**：在版本详情页面，找到适合你系统的文件。对于Windows 64位系统，选择`torchvision-0.16.1+cu124-cp39-cp39-win_amd64.whl`文件。 5. **下载文件**：点击文件链接即可下载该文件。 6. **安装文件**：下载完成后，打开命令行窗口，导航到下载目录，运行以下命令进行安装： ```bash pip install torchvision-0.16.1+cu124-cp39-cp39-win_amd64.whl ``` 如果你在PyPI官网找不到该文件，可以尝试访问以下链接直接下载： - [torchvision-0.16.1+cu124-cp39-cp39-win_amd64.whl](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html) 在这个页面中，找到对应的文件进行下载。