anaconda配置pytorch环境版本适配
时间: 2023-10-11 13:10:27 浏览: 59
根据提供的引用内容,配置Anaconda环境中的PyTorch版本适配可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开PyCharm,配置新环境pt,找到Anaconda安装路径下的环境envs,再找到刚才创建的新环境pt。
2. 在pt环境下找到python.exe文件,并点击OK。
3. 新建脚本,输入以下代码进行测试:
```
import torch
print(torch.__version__)
```
4. 打开PyTorch官网,往下拉找到"Previous versions of PyTorch"并点击。
5. 选择与自己电脑CUDA适配的命令,进行复制。
6. 在Anaconda的base环境下激活刚刚创建的新环境pt。
7. 将从PyTorch官网复制的命令进行粘贴,然后回车运行。
8. 在PyCharm中设置新环境pt并验证PyTorch环境是否配置成功。
相关问题
pytorch版本适配
根据引用和引用的信息,你可以根据你的Python版本选择相应的PyTorch版本。如果你使用的是Python 3.7.0,那么可以选择PyTorch 1.8.0版本。根据引用的指令,你可以使用以下Anaconda指令安装适配的PyTorch版本:
```
# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
# CPU Only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch
```
以上指令提供了不同的选项,根据你的CUDA版本和需要的功能选择相应的指令。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch深度学习(13)PyTorch Torch Vision python 版本对应](https://blog.csdn.net/jiangyangll/article/details/121047633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [在Anaconda下安装并使用Pytorch,pillow,numpy等库及Python版本的匹配](https://blog.csdn.net/KarvinDish/article/details/130737397)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
anaconda安装的cuda配置环境
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,它包含了许多常用的科学计算库和工具。而CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型。
要在Anaconda中配置CUDA环境,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经安装了Anaconda。如果没有安装,可以从Anaconda官网下载对应操作系统的安装包,并按照官方文档进行安装。
2. 安装NVIDIA显卡驱动。在安装CUDA之前,需要先安装适配你的显卡的NVIDIA驱动程序。你可以从NVIDIA官网下载并安装最新的显卡驱动。
3. 下载并安装CUDA Toolkit。在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA Toolkit安装包,并按照官方文档进行安装。在安装过程中,可以选择自定义安装,选择需要的组件和路径。
4. 配置环境变量。在安装完成后,需要将CUDA的路径添加到系统的环境变量中。具体操作方式取决于你使用的操作系统。在Windows系统中,可以通过在系统属性中设置环境变量;在Linux系统中,可以编辑.bashrc或者.profile文件来设置环境变量。
5. 验证CUDA安装是否成功。打开终端或者命令提示符,输入以下命令来验证CUDA是否正确安装:
```
nvcc --version
```
以上是在Anaconda中配置CUDA环境的基本步骤。如果你需要在Anaconda环境中使用CUDA相关的库,还需要安装相应的库,例如TensorFlow或PyTorch等。
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