(一般pip安装会比conda安装较高效)。

3 用pip 安装

本文安装 torch 1.13.0+cuda11.6 ,命令如下

pip install torch1.13.1+cu116 torchvision0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

注意:

这个命令将安装PyTorch、torchvision和torchaudio,并指定CUDA版本为11.6(注意:PyTorch的版本和CUDA版本可能会更新,确保使用适用于你系统的版本)。

请注意,使用pip安装时,你需要确保你已经安装了正确版本的CUDA Toolkit。如果你的CUDA版本不是11.6,你可能需要在cu116部分做相应的调整,查看官网相应的版本匹配。

4 用conda安装

conda install pytorch1.13.1 torchvision0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

5 验证安装

在Python中运行以下代码,确保pytorch安装成功。

import torch
print(torch.version)

在Python中运行以下代码,确保PyTorch能够使用CUDA:

import torch

检查CUDA是否可用

print(torch.cuda.is_available())

显示当前CUDA版本

print(torch.version.cuda)

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

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