anaconda安装pytorch ,python=3.9版本的GPU版本

你可以按照以下步骤安装PyTorch GPU版本：

1. 首先，确保你已经安装了CUDA和cuDNN，并且它们的版本与你的PyTorch版本兼容。你可以在PyTorch官网上找到这些信息。

2. 打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境：

   conda create -n pytorch-gpu python=3.9

3. 激活虚拟环境：

   conda activate pytorch-gpu

4. 安装PyTorch GPU版本：

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

注意：这里的cudatoolkit版本号需要与你的CUDA版本号匹配。

5. 安装完成后，可以验证一下是否成功安装：

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

如果输出为True，则表示安装成功。

希望这些步骤可以帮助你成功安装PyTorch GPU版本。

相关问题

python3.9安装pytorch gpu

安装 PyTorch GPU 版本需要满足以下条件：

1. 您的电脑必须有 NVIDIA 显卡，且显卡型号不低于 Kepler 架构（即 NVIDIA GeForce GTX 6XX 或更高版本）。
2. 您已经安装了 CUDA 和 cuDNN。

接下来，您可以按照以下步骤安装 PyTorch GPU 版本：

1. 打开终端或 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个新的 conda 环境并激活它：

conda create --name pytorch-gpu python=3.9
conda activate pytorch-gpu

2. 在 conda 环境中安装 PyTorch GPU 版本，您可以根据自己的 CUDA 版本和显卡型号选择合适的版本，例如：

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

其中，`cudatoolkit=11.1` 表示使用 CUDA 11.1 版本，您可以根据自己的 CUDA 版本进行修改。

3. 安装完成后，您可以在 Python 中导入 PyTorch 并测试是否安装成功：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print("GPU is available")
else:
    device = torch.device("cpu")
    print("GPU is not available")

如果输出结果为 `GPU is available`，则说明 PyTorch GPU 版本安装成功。

anaconda 安装pytorch gpu

要在Anaconda中安装PyTorch GPU版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了Anaconda。如果没有安装Anaconda，可以从官方网站（https://www.anaconda.com/）进行下载，或者使用镜像网址（https://mirrors.bfsu.edu.＊＊＊可以使用以下命令在命令行中创建一个名为"pytorch"的环境，并指定Python版本（例如Python 3.9）：

   conda create -n pytorch python=3.9

3. 激活创建的环境。可以使用以下命令激活"pytorch"环境：

   conda activate pytorch

4. 安装PyTorch GPU版本。可以使用以下命令安装PyTorch GPU版本：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>

这里需要替换`<version>`为您的CUDA工具包版本号，例如`cudatoolkit=11.1`。

5. 等待安装完成。安装过程可能需要一些时间，请耐心等待安装完成。

通过以上步骤，您就可以成功在Anaconda中安装PyTorch GPU版本了。请确保您的计算机上已正确安装了相应的CUDA工具包，以便与PyTorch GPU版本兼容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用anaconda安装Pytorch_GPU（详细教程）踩坑合集](https://download.csdn.net/download/m0_67089871/86268785)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Anaconda环境中PyTorch GPU版本安装（史上最全面，适用于新手的教程）](https://blog.csdn.net/m0_45082058/article/details/119417049)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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