在conda用pip install安装pytorch1.9.0
时间: 2024-03-19 10:43:46 浏览: 21
不建议使用pip安装PyTorch,因为PyTorch需要与CUDA和cuDNN等其他依赖项进行编译匹配。正确的方法是使用conda安装PyTorch,以确保所有依赖项都正确安装和配置。
如果您已经使用pip安装了PyTorch,建议先卸载已安装的PyTorch,然后使用conda安装PyTorch。
您可以按照以下步骤使用conda安装PyTorch 1.9.0:
1. 打开Anaconda Prompt或终端。
2. 创建一个新的conda环境(可选)。
3. 输入以下命令以安装PyTorch:
```
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
4. 等待安装完成。
请注意,上述命令假定您使用的是CUDA 10.2。如果您使用的是其他版本的CUDA,请相应地更改"cudatoolkit"参数。
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pip安装pytorch1.9.0
您可以使用以下命令使用pip安装PyTorch 1.9.0:
```
pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
上述命令假定您使用的是CPU版本的PyTorch,如果您的系统上安装了CUDA,可以将"+cpu"从上述命令中省略,以安装GPU版本的PyTorch。
请注意,由于PyTorch需要与CUDA以及其他依赖项进行编译匹配,因此使用pip安装可能会导致不可预测的错误。我们强烈建议您使用conda安装PyTorch,以确保正确安装和配置所有依赖项。
pytorch1.9.0gpu安装教程
以下是PyTorch 1.9. GPU版的安装教程:
1. 安装CUDA和cuDNN
在安装PyTorch之前,需要先安装CUDA和cuDNN。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN,并按照官方文档进行安装。
2. 创建虚拟环境
为了避免与其他Python环境产生冲突,建议在安装PyTorch之前创建一个虚拟环境。可以使用conda或者virtualenv等工具创建虚拟环境。
3. 安装PyTorch
可以使用conda或者pip安装PyTorch。如果使用conda,可以使用以下命令:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>
```
其中,`<version>`是CUDA的版本号,例如`11.1`。如果使用pip,可以使用以下命令:
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu<version>/torch_stable.html
```
其中,`<version>`同样是CUDA的版本号。
4. 验证安装
安装完成后,可以使用以下代码验证PyTorch是否成功安装:
```
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出的版本号为1.9.,并且CUDA可用,则说明PyTorch安装成功。
希望这个教程能够帮助到你。如果有任何问题,请随时提问。