已经安了CPU版本的pytorch想要换成GPU版本的pytorch,那么换了之后conda环境中pip的包还在吗
时间: 2024-03-24 09:38:06 浏览: 11
如果你已经在使用CPU版本的PyTorch,并且想要切换到GPU版本的PyTorch,可以通过以下步骤实现:
1. 确认你的计算机已经安装了NVIDIA显卡,并且已经正确安装了CUDA和cuDNN。可以在NVIDIA官网上下载并安装CUDA和cuDNN的相关驱动程序和工具包。
2. 打开`anaconda prompt`终端。
3. 输入以下命令来激活你想要使用的环境:
```
conda activate <environment_name>
```
其中`<environment_name>`是你想要使用的`conda`环境的名称。
4. 输入以下命令来安装GPU版本的PyTorch:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version_number> -c pytorch
```
其中`<version_number>`是你安装的CUDA版本号。例如,如果你安装的是CUDA 11.0,则需要将`<version_number>`设置为11.0。
注意:如果你的计算机上没有安装CUDA,可以通过以下命令来安装CPU版本的PyTorch:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
5. 安装GPU版本的PyTorch之后,你可以通过以下命令来检查是否安装成功:
```
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```
如果返回值为`True`,则表示安装成功。
6. 在切换PyTorch版本后,你之前安装的pip包仍然存在于当前的conda环境中。如果你之前安装了CPU版本的PyTorch相关的pip包,这些包将不再与GPU版本的PyTorch兼容,你需要重新安装与GPU版本兼容的pip包。你可以通过以下命令来查看当前环境中已经安装的pip包:
```
pip list
```
然后可以通过以下命令来安装与GPU版本兼容的pip包:
```
pip install <package_name>
```
其中`<package_name>`是你需要安装的pip包的名称。