如何安装 cuda9.0对应的pytorch
时间: 2023-06-29 10:14:16 浏览: 171
首先需要确认您的操作系统和CUDA版本是否与PyTorch 0.4.1兼容。如果是,则可以按照以下步骤安装PyTorch 0.4.1:
1. 安装CUDA 9.0和cuDNN 7.0。
2. 安装Anaconda或Miniconda。
3. 创建一个新的conda环境,并激活该环境。
4. 在新的conda环境中安装PyTorch 0.4.1,命令如下:
```
conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch
```
5. 确认安装成功,可以通过以下命令检查:
```
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
这样就可以在您的环境中安装CUDA 9.0对应的PyTorch了。
相关问题
Cuda9.0 安装pytorch
Cuda9.0是一种用于GPU加速计算的平台,而PyTorch是一个基于Python的科学计算库,它提供了丰富的工具和接口来构建和训练深度学习模型。下面是安装Cuda9.0和PyTorch的步骤:
1. 首先,确保你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡驱动程序,并且支持Cuda9.0。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装适合你显卡的驱动程序。
2. 接下来,下载并安装Cuda9.0。你可以在NVIDIA官方网站上找到Cuda9.0的安装包,并按照官方文档的指导进行安装。
3. 安装完成后,你需要设置环境变量。将Cuda的安装路径添加到系统的PATH环境变量中,以便系统能够找到Cuda的相关文件。
4. 然后,你可以使用pip命令来安装PyTorch。打开命令行终端,并执行以下命令:
```
pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu90/stable.html
```
这个命令会安装PyTorch 1.4.0版本和对应的torchvision库。注意,这里我们指定了使用Cuda9.0版本的PyTorch。
5. 安装完成后,你可以在Python中导入torch库,并开始使用PyTorch进行深度学习模型的构建和训练了。
希望以上步骤对你有帮助!
CUDA9.0安装pytorch
安装 PyTorch 需要先安装 CUDA,以下是在 Windows 系统下安装 CUDA9.0 和 PyTorch 的步骤:
1. 下载安装 CUDA9.0:访问 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载适合自己系统的 CUDA9.0 版本,并按照安装提示进行安装。
2. 安装 cuDNN:访问 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载对应版本的 cuDNN,并将其解压到 CUDA9.0 安装路径下的相应目录。例如,如果你在安装 CUDA9.0 时选择的安装路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0,那么将 cuDNN 解压到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 目录下。
3. 安装 Anaconda:访问 https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合自己系统的 Anaconda,并按照安装提示进行安装。
4. 创建虚拟环境:打开 Anaconda Prompt,输入以下命令创建一个名为 pytorch 的虚拟环境(也可以自定义名称):
```
conda create --name pytorch python=3.7
```
5. 激活虚拟环境:输入以下命令激活 pytorch 虚拟环境:
```
conda activate pytorch
```
6. 安装 PyTorch:输入以下命令安装 PyTorch:
```
conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch
```
7. 验证安装:输入以下命令验证 PyTorch 是否安装成功:
```
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
```
如果输出版本号和 True,则说明 PyTorch 安装成功并且可以使用 CUDA 进行加速。
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