CUDA 10.0的torch 的gpu版本安装
时间: 2023-08-17 22:04:22 浏览: 79
如果你使用的是 CUDA 10.0,可以使用以下命令来安装 GPU 版本的 PyTorch:
```
pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html
```
请注意,上述命令假定你已经正确安装了 CUDA 10.0,并且已经将其添加到了系统路径中。如果你遇到了任何问题,请确保你已经正确地安装了 CUDA 10.0,并且已经设置了相应的环境变量。
相关问题
安装pip 安装gpu版本torch
要安装pip安装GPU版本的PyTorch,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保已经安装了CUDA驱动程序和相应的CUDA工具包。可以通过运行"nvcc -V"命令来检查CUDA的版本。
2. 接下来,进入官方网站,找到和你的CUDA版本对应的PyTorch版本的.whl文件。例如,如果你的CUDA版本是10.0,可以下载torch-1.1.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl和torchvision-0.3.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl这两个文件。
3. 下载完成后,使用cd命令进入下载目录,并使用pip命令进行安装。例如,运行以下命令安装PyTorch和torchvision:
```
cd ~/Downloads
pip install torch-1.1.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.3.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
```
4. 安装完成后,可以通过导入torch和torchvision模块,并使用torch.cuda.is_available()来检查是否成功安装了GPU版本的PyTorch。如果返回True,则表示安装成功。
请注意,以上步骤假设你已经安装了适合你的CUDA版本的驱动程序和CUDA工具包。如果你的CUDA版本与上述步骤中提到的版本不符,你可以根据你的CUDA版本选择相应的PyTorch版本进行安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ubuntu 16.04和win 10(用pip) pytorch GPU版本安装总结](https://blog.csdn.net/qq_41871826/article/details/104722040)[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: 100%"]
[ .reference_list ]
安装pytorch11.3 GPU版本的指令
安装 PyTorch 1.3 的 GPU 版本,需要先安装 CUDA 和 cuDNN,具体步骤如下:
1. 安装 CUDA
首先需要去 NVIDIA 官网下载 CUDA,选择对应的版本和操作系统,并按照官方文档进行安装。
2. 安装 cuDNN
cuDNN 是 NVIDIA Deep Learning SDK 中的一个加速库,也需要去 NVIDIA 官网下载,并按照官方文档进行安装。
3. 安装 PyTorch
可以使用以下命令安装 PyTorch 1.3 GPU 版本:
```
pip install torch==1.3.0 torchvision==0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html
```
其中,`-f` 参数指定了 PyTorch 的安装源为官方提供的 CUDA 10.0 版本的源,如果你使用的是其他版本的 CUDA,需要修改对应的源。
安装完成后,可以使用以下代码验证 PyTorch 是否成功安装:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
如果输出的版本号为 `1.3.0`,且 CUDA 可用,则说明 PyTorch 安装成功。