cuda11.2 对应pytorch指令
时间: 2023-06-08 10:07:54 浏览: 574
对于 CUDA 11.2,可以使用以下 PyTorch 指令:
```
pip install torch==1.8.1+cu112 torchvision==0.9.1+cu112 torchaudio===0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html
```
这将安装 PyTorch 1.8.1、cu112 版本的 torchvision 和 torchaudio 包。
相关问题
cuda11.2 conda对应pytorch指令
您好,针对您的问题,可以使用以下conda指令安装适用于cuda 11.2的pytorch:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
请注意,这里使用了11.1版本的cudatoolkit,这是因为cuda 11.2还没有被pytorch官方支持。如果您需要使用最新的cuda 11.2,可以考虑使用源码编译pytorch。
希望对您有所帮助。
cuda11.2对应pytorch安装
要在 CUDA 11.2 上安装 PyTorch,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您的系统上已安装 CUDA 11.2。您可以从 NVIDIA 的官方网站下载并安装 CUDA Toolkit。
2. 接下来,创建一个新的虚拟环境(可选但推荐),并激活它。您可以使用 conda 或 venv 来创建虚拟环境。
使用 conda 创建虚拟环境的示例命令:
```
conda create --name myenv
conda activate myenv
```
使用 venv 创建虚拟环境的示例命令:
```
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
```
3. 在虚拟环境中,安装适用于 CUDA 11.2 的 PyTorch。您可以使用 conda 或 pip 安装 PyTorch。
使用 conda 安装 PyTorch 的示例命令:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch
```
使用 pip 安装 PyTorch 的示例命令:
```
pip install torch==1.9.0+cu112 torchvision==0.10.0+cu112 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html
```
4. 安装完成后,您可以验证 PyTorch 是否正确安装。在 Python 解释器中运行以下代码,确保没有出现错误:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
如果没有报错,且输出显示您的 CUDA 版本和 CUDA 可用性为 True,则表示 PyTorch 在 CUDA 11.2 上安装成功。
请注意,安装过程可能因操作系统和硬件配置而有所不同。如果遇到问题,请参考 PyTorch 和 CUDA 的官方文档,以获取更详细的指导。
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