cuda11.0对应的pytorch版本 |
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cuda11.0对应的pytorch版本
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目录 官网安装 添加源安装 安装pytorch 测试是否安装成功 判断是否是cuda版本 官网安装pytorch官网：pytorch官网
复制这一段命令，改成自己需要的版本。 或者点击下面的，previous version去找与自己cuda版本适配的torch 我的cuda是11.0的，torch选择的是1.7.0的版本，直接复制命令安装即可 # CUDA 11.0 conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=11.0 -c pytorch 添加源安装如果安装失败 则通过清华园镜像安装 在C盘--User下找到这个文件夹
用记事本打开可以看到：
加入清华源镜像 在命令行中依次输入以下命令 仅输入前三行和最后一行，如果不行，再将剩下的全部加上 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/ conda config --set show_channel_urls yes输入下面代码可以看到加入的channels conda config --show如果在添加channels时，添加错误的信息，一定要手动删除，或者命令删除，不然安装会一直报错。 删除的话就把上面的add改成remove就行了！或者去文件.condarc中，手动删除掉。 看看别人怎么add的
然后就ok啦，我们开始安装pytorch 安装pytorch然后找到官网安装代码，去掉后面的-c pytorch -c pytorch参数指定了conda获取pytorch的channel，在此指定为conda自带的pytorch仓库。 因此，只需要将 -c pytorch语句去掉，就可以使用清华镜像源快速安装pytorch了。 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0下面是换回默认源的代码： 换回默认源：conda config --remove-key channels很奇怪，以上方法下载的是CPU的Pytorch 又在这里找了个cuda11.0的下载链接 Previous PyTorch Versions | PyTorch # CUDA 11.0 pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html然后安装成功了 测试是否安装成功 #coding:utf-8 import torch print(torch.cuda.current_device())# 输出当前设备（我只有一个GPU为0） print(torch.cuda.device(0)) print(torch.cuda.device_count())# 输出含有的GPU数目 print(torch.cuda.get_device_name(0))# 输出GPU名称 --比如GeForce RTX 2060 x = torch.rand(5, 3) print(x)
否是cuda版本的torch import torch print(torch.cuda.is_available())返回ture则是cuda |
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