网站建设过程中服务器的搭建方式,王烨燃大夫简介,长沙县营销型网站建设选哪家,写代码做网站需要多好的cpuPyTorch环境配置及安装
初步机器学习#xff0c;这里记录下一些学习经过#xff0c;之后以便于自己查看#xff0c;同时欢迎各位大佬点评#xff0c;本节是机器计算的一个包的安装和简单验证。
1.流程
确定自己的硬件信息-确定电脑有英伟达#xff08;NVIDIA#xff…PyTorch环境配置及安装
初步机器学习这里记录下一些学习经过之后以便于自己查看同时欢迎各位大佬点评本节是机器计算的一个包的安装和简单验证。
1.流程
确定自己的硬件信息-确定电脑有英伟达NVIDIA显卡下载安装Anaconda利用conda或者pip安装PyTorch坑最多的 确定自己安装的CUDA版本与GPU关系安装GPU版本PyTorch
2.下载安装Anaconda
在此我就不过多进行阐述需要的朋友可以查看我写的另外一篇博客实验1—安装tensorflow开发环境
3.利用conda或者pip 安装PyTorch
创建一个虚拟环境比如叫pytorch 利用conda create 指令创建新的虚拟环境 利用conda create -n 虚拟环境名称 python版本 添加镜像加速 利用conda create -n 虚拟环境名称 python版本 -c 镜像地址
镜像名用于创建环境镜像地址清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main北京外国语大学镜像https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main阿里巴巴镜像http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
在此不推荐上一篇博客设置解决CondaHTTPError HTTP 000 CONNECTION FAILED for url解决方法
建议直接添加镜像加速
删除虚拟通道:
conda remove –n 虚拟环境名字 --all持久添加通道
conda config --add channels 通道地址删除通道
conda config --remove channels 通道地址算力CUDA Driver VersionCUDA Runtime Version
首先确定自己的显卡的算力 - 确定自己的显卡型号确定自己的可选择的CUDA Runtime Version确保自己的 CUDA Driver 版本 CUDA Runtime 版本 在此我选择了11.3版本 安装显卡驱动到最新版本 - https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?langcn 打开命令行窗口输入nvidia-smi来确定cuda driver的版本 - 我的是11.7 打开PyTorch官网确定CUDA Runtime版本我确定了是11.3
安装 因为网速及服务器的原因在此我将pytoch安装的三个包进行了拆分我选择了分别进行安装
先使用了南京大学的镜像
conda install pytorch torchvision torchaudio11.3 –c https://mirror.nju.edu.cn/pub/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ 后来使用清华镜像
conda install cudatoolkit11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main4.验证是否安装成功
import torch
print(torch.__version__) #查看pytorch版本
print(torch.cuda.is_available()) #查看cuda是否可用 输出为True 或者False
