怎么删除gpu的pytorch

如果你想完全删除GPU版本的PyTorch，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用 pip uninstall 命令卸载 PyTorch：

pip uninstall torch

2. 安装 CPU 版本的 PyTorch：

pip install torch==1.8.0+cpu torchvision==0.9.0+cpu torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

这将安装 PyTorch 的 CPU 版本，同时也包括 torchvision 和 torchaudio。

相关问题

gpu pytorch vscode

为在 VSCode 中使用 GPU PyTorch，你需要按照以下步骤进行操作：
1. 首先，使用 conda 命令创建一个新的虚拟环境，并指定所需的 Python 版本。例如，运行以下命令创建一个名为 Pytorch 的虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.10:

   conda create -n Pytorch python=3.10

2. 安装 torchvision 库。运行以下命令来安装 torchvision:

   pip install torchvision

3. 确保 torch 和 torchvision 库已经成功安装。运行以下命令来查看已安装的库:

   pip list

如果列表中出现了 torch 和 torchvision，说明安装成功。
4. 打开 VSCode，并找到 Anaconda 的安装位置下的 envs 文件夹。在该文件夹中找到你创建的 Pytorch 虚拟环境下的 python.exe 文件，并将其添加为解释器。
5. 测试 GPU 是否可以调用。新建一个 .py 文件，并将以下代码复制到文件中:

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())

运行该文件，如果结果为 True，说明 GPU 调用成功。

请注意，下载的 PyTorch 和 torchvision 文件需要与你指定的 Python 版本对应。另外，你还需要确保选择正确的 CUDA 版本。

怎么安装gpu pytorch

安装GPU版本的PyTorch有一些先决条件，需要满足以下条件：

1. 您需要一张支持CUDA的NVIDIA GPU；
2. 您需要安装NVIDIA CUDA Toolkit；
3. 您需要安装NVIDIA cuDNN库。

如果您的机器满足以上条件，可以按照以下步骤安装PyTorch GPU版本：

1. 首先，确保您已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN库，并且路径已经添加到了环境变量中；
2. 接着，您可以在PyTorch官网上找到对应的安装命令，例如：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111表示您安装的是CUDA Toolkit 11.1版本，如果您安装的是其它版本，请修改该参数；
3. 执行以上命令后，GPU版本的PyTorch将被安装并配置好CUDA支持。

如果您安装过程中遇到了问题，请参考官方文档或到PyTorch官方论坛上寻求帮助。