PyTorch 1.3.1在Windows下载并且计算机配置了 NVIDIA GPU通过conda下载链接为多少
时间: 2024-02-21 18:57:00 浏览: 15
您可以通过以下链接下载PyTorch 1.3.1 GPU版本:
```
conda install pytorch=1.3.1 torchvision cudatoolkit=<version_number> -c pytorch
```
请将`<version_number>`替换为您所安装的CUDA版本号。例如,如果您的计算机安装了CUDA 10.1,则应该使用以下命令:
```
conda install pytorch=1.3.1 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
```
注意,您需要在安装PyTorch之前安装NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。另外,如果您的计算机还配备了cuDNN,建议您也一并安装以提高性能。
相关问题
如何在Windows环境下下载gpu版的pytorch
在Windows环境下下载GPU版的PyTorch,可以按照以下步骤操作:
1. 安装CUDA驱动:CUDA是NVIDIA公司提供的用于进行GPU计算的平台,PyTorch GPU版需要依赖CUDA,因此需要先安装CUDA驱动。可以前往NVIDIA官网下载并安装对应版本的CUDA驱动。
2. 安装cuDNN:cuDNN是NVIDIA提供的用于进行深度学习计算的库,也是PyTorch GPU版的依赖库之一。可以前往NVIDIA官网下载并安装对应版本的cuDNN。
3. 安装Anaconda或Miniconda:Anaconda是一个常用的Python科学计算环境,可以方便地安装和管理各种Python包。可以前往Anaconda官网或Miniconda官网下载并安装对应版本的Anaconda或Miniconda。
4. 创建conda虚拟环境:为了避免与系统Python环境冲突,可以创建一个conda虚拟环境来安装PyTorch GPU版。可以使用以下命令创建一个名为pytorch的conda虚拟环境:
conda create --name pytorch
5. 激活conda虚拟环境:创建完conda虚拟环境后,需要使用以下命令激活该环境:
conda activate pytorch
6. 安装PyTorch GPU版:使用以下命令安装PyTorch GPU版:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>
其中,<version>为安装的CUDA版本对应的版本号,例如:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1
7. 验证安装:安装完成后,可以使用以下命令验证PyTorch GPU版是否安装成功:
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
如果输出True,则说明PyTorch GPU版已经成功安装。
windows版pytorch下载gpu版本 anaconda
在Windows上下载GPU版本的Anaconda和PyTorch需要以下步骤:
1. 首先,确保您的电脑具备CUDA兼容的GPU,这是使用GPU加速的必要条件。您可以到NVIDIA官网上查找您的GPU型号是否支持CUDA。
2. 下载安装Anaconda:首先,访问Anaconda官网(https://www.anaconda.com/),在下载页面选择适用于Windows的Anaconda安装包,下载32位或64位的Python 3.7版本(或者其他适合您的项目的版本)。下载完成后,运行安装包,按照提示完成安装。
3. 创建虚拟环境并激活:在命令行或Anaconda Prompt中,输入以下命令创建一个新的虚拟环境:
```
conda create --name myenv
```
然后,激活虚拟环境:
```
conda activate myenv
```
4. 安装PyTorch:在激活的虚拟环境中,运行以下命令来安装PyTorch GPU版本:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch
```
注意将`xx.x`替换为您安装的具体CUDA版本号,比如`10.2`。
如果你的GPU不支持CUDA,可以安装CPU版本的PyTorch:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
```
5. 安装完成后,您可以编写和运行使用GPU加速的PyTorch代码了。
希望这些步骤可以帮助您在Windows上成功下载GPU版本的Anaconda和PyTorch。