gpu版本pytorch配置

pytorch官网可以下载

https://pytorch.org/

先打开命令行窗口(windows+r),输入nvidia-smi查看电脑能支持的最高cuda版本gpu版本pytorch配置_第1张图片

进入pytorch官网,我选择下载官网的cuda10.2版本对应的pytorch,所以点击下图以前的版本

gpu版本pytorch配置_第2张图片

gpu版本pytorch配置_第3张图片

我刚开始直接安装的最新版本pytorch(设置了清华镜像源网站),但是网站有时候会推送cpu版本的pytorch,在配置环境的时候,注意查看推送的版本,比如先创建环境,然后在pytorch环境中下载pytorch,使用上图的命令

conda create --name pytorch python=3.7

gpu版本pytorch配置_第4张图片
然后发现推送的是cpu版本(我这里是因为已经安装了pytorch所以是下图显示的样子,第一次安装是在The following NEW packages will be INSTALLED:下面找pytorch,看后缀,是cpu_0则是cpu版本。)

gpu版本pytorch配置_第5张图片

解决方法一:如果已经安装了cpu版本,可以看这篇文章,重新在镜像源网站找到gpu版本下载

https://blog.csdn.net/weixin_43868021/article/details/122083729

 解决方法二:其实不是所有版本的pytorch都会推荐cpu版本,可以多试几个这样的命令,如果是cpu就在proceed([y]/n)?的时候输入n取消操作就行。我使用pytorch1.10.0版本的命令的时候,就推荐的是gpu版本。

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 

最后可以测试是否能使用 

 

 

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