安装cuda113对应的torch和torchvision
时间: 2023-11-20 21:40:05 浏览: 30
安装CUDA 11.3:
1. 访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit 11.3,选择对应操作系统和计算能力的版本,下载后进行安装。
2. 添加环境变量,在系统环境变量中添加 CUDA_HOME 和 PATH 两个变量,分别指向 CUDA 安装目录和 CUDA 的 bin 目录。
安装 PyTorch 和 torchvision:
1. 打开终端或命令行窗口,输入以下命令安装 PyTorch:
```
pip install torch==1.9.0+cu113 torchvision==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
```
2. 安装完成后,可以通过以下代码检查 PyTorch 是否成功安装:
```
import torch
print(torch.__version__)
```
如果输出版本号,则说明 PyTorch 安装成功。
3. 安装 torchvision,只需要输入以下命令:
```
pip install torchvision
```
4. 安装完成后,可以通过以下代码检查 torchvision 是否成功安装:
```
import torchvision
print(torchvision.__version__)
```
如果输出版本号,则说明 torchvision 安装成功。
相关问题
安装cuda121对应的torch和torchvision
首先,需要安装好 CUDA 12.1 和对应的 cuDNN,然后可以按照以下步骤安装 PyTorch 和 torchvision:
1. 创建一个新的虚拟环境(可选):
```
conda create --name pytorch121 python=3.8
conda activate pytorch121
```
2. 安装 PyTorch:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c nvidia
```
请注意,我们使用了 `-c pytorch -c nvidia` 参数来指定安装源。
3. 验证安装:
```
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
```
如果输出了 PyTorch 的版本号,则说明已经安装成功。
```
python -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"
```
如果输出了 torchvision 的版本号,则说明已经安装成功。
现在,您已经成功地安装了 PyTorch 和 torchvision,并可以在您的项目中使用它们。
torch和torchvision版本对应
PyTorch是一个很受欢迎的机器学习框架,特别适合于深度学习任务。与其他深度学习框架一样,PyTorch也在不断发展和更新。
PyTorch框架本身是torch包,而torchvision是基于torch的一个额外的库,用于处理计算机视觉相关的任务,如图像分类、目标检测、图像分割等。因此,本文将分别介绍torch和torchvision版本对应关系。
首先是torch版本和torch的兼容性。目前PyTorch官方最新版本是1.9.0,而与之兼容的torch版本是1.8.1,1.7.1,1.6.0,1.5.0,1.4.0,1.3.0,1.2.0,1.1.0,1.0.0,0.4.1。需要注意的是,在使用PyTorch 1.0.0及更早版本时,需要额外安装torchvision。同时,PyTorch的CPU版与CUDA版本需要分别使用相应的torch版本。
其次是torchvision版本和torch版本的兼容性。目前最新版本的torchvision是0.10.0,与PyTorch 1.9.0兼容。而与其他PyTorch版本的兼容性如下:
- PyTorch 1.8.1对应torchvision 0.9.1
- PyTorch 1.7.1对应torchvision 0.8.2
- PyTorch 1.6.0对应torchvision 0.7.0
- PyTorch 1.5.0对应torchvision 0.6.0
- PyTorch 1.4.0对应torchvision 0.5.0
- PyTorch 1.3.0对应torchvision 0.4.1
综上所述,torch和torchvision的版本兼容关系需要根据实际的PyTorch版本进行匹配。在使用PyTorch和torchvision时,需要注意版本之间的兼容性,以确保代码的正确运行。如果使用不兼容的版本,可能会导致错误甚至崩溃。因此,建议在使用前仔细查阅官方文档,了解所使用PyTorch版本和对应的torch、torchvision版本。