win11配置torch笔记(李沐:动手学深度学习)conda环境

首先cuda版本通过shell中nvdia-smi查询,安装对应torch的大版本号需和cuda一致更小(老版本),torchvision对应的torch版本号一般数字上大1如torch==1.12.0,torchvision==0.13.0此时可用(因为先打torch包再打torchvision时,不选择版本号默认torchvision最新版本,自动更新了torch,导致与cuda版本不兼容)。其次,可以通过更换盘符选择打开jupyter notebook的位置,如默认在c盘,输入行前缀是(都l) C:\Users\15721>p,切换D盘时输入D:,前缀变为(d2l) D:\>

用到的命令pip install xxx:安装包

conda activate env:激活名叫env的环境

ctrl+c退出终端内正在进行的jupyter notebook

conda create --name d2l python=3.9 -y:选择python3.9创建名为d2l的环境,-y为后续提示操作默认yes

之前pip d2l时有报错pandas没有wheel啥的,好像卸载重装conda然后conda update conda更新版本(有说要两次的),最先版本后重新pip好像就没有问题了。

最后跑resnet时发现仍然使用的时cpu,原因是下载的cuda,tpyorch和torchvision不匹配导致。具体版本配对详见

已自建虚拟环境使用wheel下的comand,conda原始环境下使用conda命令。Previous PyTorch Versions | PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

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