CUDA10.1 下好pytorch安装包后如何配置pytorch
时间: 2023-04-09 16:01:20 浏览: 75
您可以按照以下步骤配置PyTorch:
1. 确保您已经安装了CUDA 10.1和对应的cuDNN版本。
2. 打开Anaconda Prompt或终端,并创建一个新的虚拟环境。
3. 在虚拟环境中安装PyTorch,可以使用以下命令:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
4. 安装完成后,您可以在Python中导入PyTorch并开始使用它。
希望这可以帮助您配置PyTorch。
相关问题
cuda10.1安装pytorch
要在CUDA 10.1上安装PyTorch,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,确保你已经安装了CUDA 10.1,并且你的系统和Python版本与PyTorch兼容。
2. 下载适合你系统和Python版本的PyTorch安装包。
3. 将下载的安装包解压缩,并进入解压缩后的文件夹。
4. 打开命令行,使用pip命令安装PyTorch。例如,你可以运行以下命令:`pip install torch-1.7.1+cu101-cp38-cp38-win_amd64.whl` (具体的命令可能会有所不同,根据你下载的安装包来确定)。
5. 等待安装完成后,你就成功安装了CUDA 10.1上的PyTorch。
linux 安装cuda10.1的 pytorch
安装 CUDA 10.1
1. 下载 CUDA 10.1 安装包
在 NVIDIA 官网上下载 CUDA 10.1 安装包。选择适合你的操作系统和显卡型号的版本。下载地址为 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base
2. 安装 CUDA 10.1
解压下载好的文件,进入目录,运行以下命令安装:
```
$ sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
```
根据提示进行安装,选择合适的选项即可。
3. 配置环境变量
安装完成后,需要配置环境变量。在 ~/.bashrc 文件中添加以下内容:
```
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
然后运行以下命令使其生效:
```
$ source ~/.bashrc
```
安装 PyTorch
1. 安装依赖
PyTorch 依赖于以下软件包:
- Python 3.5 或以上版本
- NumPy
- setuptools
- wheel
- pyyaml
- cffi
- ninja
- mkl
- mkl-include
使用以下命令安装这些依赖:
```
$ sudo apt-get install python3-dev python3-pip
$ pip3 install numpy setuptools wheel pyyaml cffi ninja
```
2. 安装 PyTorch
使用以下命令安装 PyTorch:
```
$ pip3 install torch torchvision
```
以上命令将会安装最新版本的 PyTorch 和 torchvision。
如果你需要安装特定版本的 PyTorch,可以使用以下命令:
```
$ pip3 install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0
```
这将会安装 PyTorch 1.4.0 和 torchvision 0.5.0。
至此,你已经成功安装了 CUDA 10.1 和 PyTorch,并且可以在 Python 中使用它们了。