安装pytorch

下载地址是我!

指定链接下载指定torch版本

pip install torch==1.1.0--find-links https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里是引用

  • cu115代表CUDA版本是11.5
  • cp38代表CUDA版本是3.8
  • 先点击下载链接,将安装包下载到本地
  • 使用pip安装
pip install torch-1.11.0-2Bcu115-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

安装torchvision

pip install torchvision==0.2.0

torch 和 torchvision对应版本
在这里插入图片描述
来源:https://www.cnblogs.com/lyl0618/p/13323010.html

分别安装指定版本的命令

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.11.1 cudatoolkit=11.5 -c pytorch

### PyTorch 安装教程 #### 创建并激活 Conda 虚拟环境 为了确保最佳兼容性和隔离开发环境,在安装 PyTorch 前建议先通过 Anaconda 创建一个新的 Python 环境。这可以通过命令行工具完成: ```bash conda create --name pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` #### 获取适用于系统的 PyTorch 配置指令 访问官方推荐页面来获取适合特定硬件配置(CPU/GPU)、操作系统以及 CUDA 版本的安装命令[^1]。 对于大多数用户而言,默认选项通常是最优选择;但对于拥有 NVIDIA 显卡并希望利用 GPU 加速计算能力的情况,则应特别注意匹配正确的 CUDA/ cuDNN 版本。 #### 使用 conda 安装 PyTorch 及其依赖项 一旦决定了具体的安装参数,就可以执行相应的 `conda install` 或者 `pip install` 指令来进行软件包部署。这里以 conda 方式为例说明如何一次性安装 PyTorch、torchvision 和 torchaudio 这三个核心组件: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` 请注意上述命令中的 `cudatoolkit=11.3` 参数需依据个人计算机上的实际 CUDA 版本来调整。 #### 验证 PyTorch 是否正确安装 最后一步是在 Python 解释器内部运行简单的测试脚本来确认 PyTorch 已经被成功加载并且能够识别到可用设备(如GPU)。可以尝试如下代码片段进行验证: ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常的话,这段程序应该会打印出当前使用的 PyTorch 版本号,并返回 True 表明存在可工作的 CUDA 设备支持[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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