python新建虚拟环境并安装GPU版本的pytorch

可以按照以下步骤来新建虚拟环境并安装GPU版本的PyTorch：

1. 首先，确保已经安装了Anaconda或者Miniconda，如果没有安装可以前往官网下载安装。

2. 打开终端或者Anaconda Prompt，输入以下命令来新建一个虚拟环境：

   conda create --name myenv python=3.7

这里新建了一个名为myenv的虚拟环境，并且指定了Python版本为3.7。

3. 激活虚拟环境，输入以下命令：

   conda activate myenv

4. 安装PyTorch GPU版本，输入以下命令：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

这里安装的是PyTorch 1.9版本，需要的CUDA版本是11.1，可以根据自己的需求修改。

5. 安装完成后，可以通过以下命令来验证是否安装成功：

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出True，则表示安装成功。

6. 最后，可以通过以下命令来退出虚拟环境：

   conda deactivate

这样就完成了新建虚拟环境并安装GPU版本的PyTorch的过程。

相关问题

anaconda环境下安装GPU版本pytorch环境

好的，以下是在anaconda环境下安装GPU版本的PyTorch的步骤：

1. 首先，确保你的电脑上已经安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA。

2. 打开anaconda prompt，创建一个新的虚拟环境，可以使用以下命令：

   conda create --name pytorch_gpu

3. 激活虚拟环境：

   conda activate pytorch_gpu

4. 安装pytorch和torchvision：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>

注意：使用`<version>`替换成你安装的CUDA版本号。例如，如果你安装了CUDA 11.1，则将`<version>`替换为`11.1`。

5. 安装其他必要的库：

   conda install matplotlib scikit-learn pandas jupyterlab

6. 验证安装是否成功：

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果返回`True`，则表示安装成功。

安装gpu版本pytorch教程（避坑）

安装GPU版本的PyTorch可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，访问链接[https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html](https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html)，这里可以找到PyTorch不同版本的安装包。
2. 根据你的需求，选择对应的GPU版本安装包。注意，文件名以"cu"开头的是GPU版本，而以"cpu"开头的是CPU版本。确保你选择了正确的版本。
3. 创建一个虚拟环境，然后使用以下命令安装PyTorch和torchvision：

pip install torch
pip install torchvision

4. 安装完成后，可以打开Python进行测试，验证安装是否成功。