电脑没有cuda安装pytorch

如果电脑没有安装CUDA，那么可以使用CPU版本的PyTorch来进行安装。在安装PyTorch时，不需要指定CUDA版本，因为CPU版本不需要CUDA支持。您可以通过以下步骤来安装PyTorch：

1. 打开Anaconda终端，并确保您的目标环境是激活状态。
2. 使用以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch

3. 安装完成后，您可以通过以下命令来验证PyTorch是否成功安装：

   python
   import torch
   print(torch.__version__)

如果没有报错并成功打印出PyTorch的版本号，则表示安装成功。

相关问题

cuda10.2 pytorch 安装

对于安装 CUDA 10.2 和 PyTorch，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你的显卡支持 CUDA 10.2，并且已经安装了相应的驱动程序。

2. 下载并安装 CUDA Toolkit 10.2，可以从 NVIDIA 官方网站下载对应版本的 CUDA Toolkit 安装程序。

3. 安装完成后，将 CUDA 的路径添加到环境变量中。在 Windows 系统中，你可以右键点击“我的电脑”，选择“属性”，然后点击“高级系统设置”，在弹出窗口中点击“环境变量”，找到“系统变量”中的“Path”变量，点击“编辑”，在变量值的最后加上 CUDA 的安装路径（例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin）。

4. 安装 Anaconda（如果未安装）。你可以从 Anaconda 官方网站下载适合你系统的安装程序，并按照指示进行安装。

5. 打开 Anaconda Prompt（或命令行界面），创建一个新的 conda 环境并激活它：

   conda create -n myenv python=3.7
   conda activate myenv

6. 在激活的环境中，使用以下命令安装 PyTorch：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这将会安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 和 torchvision。

7. 安装完成后，你可以在 Python 中导入 PyTorch 来验证安装是否成功：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果没有出现错误信息，并且能够正确显示 PyTorch 的版本号，则说明安装成功。

希望这些步骤对你有帮助！如有其他问题，请随时提问。

驱动CUDA10.2 安装pytorch

安装 PyTorch 与 CUDA 10.2 需要遵循一些步骤，因为它们都是深度学习开发中的重要组件。以下是安装的基本流程：

1. **检查CUDA版本兼容性**:
在安装 PyTorch 之前，确保你的系统上安装了 CUDA 10.2。访问 NVIDIA 的官网下载适合你的操作系统的CUDA版本。

2. **安装CUDA**:
根据CUDA的安装指南（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）安装CUDA。安装过程中可能需要重启电脑。

3. **添加CUDA PATH**:
安装完成后，需要将CUDA的bin目录添加到系统的PATH环境变量中，以便Python能识别CUDA工具。

4. **安装cuDNN**:
PyTorch 依赖cuDNN，它是用于加速深度学习计算的库。访问NVIDIA Developer Center下载cuDNN，并按照提示安装。

5. **下载PyTorch**:
访问PyTorch官网 (https://pytorch.org) 下载适合CUDA 10.2的PyTorch发行版。通常有CPU和GPU版本，选择适合自己硬件的版本。

6. **安装PyTorch**:
使用pip或conda进行安装，例如：

   pip install torch torchvision --cuda-min-version=10.2

7. **验证安装**:
安装后，你可以尝试运行一些简单的PyTorch示例代码，如创建一个张量并使用GPU运算，来验证是否安装成功。