
此篇文章以解决实际问题为主,无多余修饰,直接 *** 作。
前言 本文主要是记录在安装带GPU的pytorch过程中遇到的一些报错,torch.cuda.is_available() 的时候返回的总是false,装过了无数多次,浪费了很多时间,最终在朋友的提示下,成功安装安装带GPU的pytorch,故写一篇文章记录这个过程,供后面的朋友学习借鉴,少走弯路,早上正道。 一、进入anaconda prompt。
(前提已经安装好anaconda)
二、使用步骤 1.复制下面代码,创建一个pytorch虚拟环境代码如下(示例):
conda create -n pytorch python=3.8
2.复制下面代码,激活pytorch虚拟环境
代码如下(示例):
activate pytorch
如图所示
如图所示说明激活成功,后面的pytorch安装均在这个环境中,可以自动配套下载对应的CUDA和pytorch
代码如下(示例):
nvidia-smi
如图所示,驱动的版本与CUDA对应或低于CUDA就OK
四、下载pytorch环节 1.进入pytorch的官网(https://pytorch.org/),下翻后得到如图这个版本是我安装的,OK。此处选择Conda 安装方式(这个地方的安装是安装之前创的D盘环境,这样减少C盘负担,PIP下载的话就是直接装到C盘了)
2.复制下面代码代码如下(示例):
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
此处代码以你的版本为准
**记住!!!,不要修改任何地方,完全通过官网下载,不要用清华或中科院的镜像,否则就是CPU版本的,切记,切记,此处踩坑无数次,正这次成功安装才写下第一篇博客。官网的速度比镜像还要快,这是我意料之外。
在自己的torch环境下输入python
代码如下(示例):
python
2然后输入import torch
import torch
3输入torch.cuda.is_available()
torch.cuda.is_available()
如果结果为Ture,则恭喜你成功安装。
Fase 的话再看看此博客
可以尝试联系我,我看到会回复
(http://www.kaotop.com/file/tupian/20220424/8f3dcb00e4ba4db98b7fac8aaca0d464.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAd2VpeGluXzUxMDgyNDEy,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
今天能成功安装,多亏朋友们的提示,一步步成功,故写这篇文章留念一下
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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