pytorch安装cuda111版本的
时间: 2024-07-09 13:00:19 浏览: 123
安装 PyTorch 与 CUDA 11.1 版本需要几个步骤,这里是一个简要的指南:
1. **检查兼容性**:
在安装之前,请确认你的操作系统(如 Ubuntu、Debian、Windows 或 macOS)支持 CUDA 11.1,并且你的 GPU 支持这个版本。
2. **更新包管理器**:
对于 Ubuntu/Debian,使用 `sudo apt-get update` 和 `sudo apt-get upgrade` 更新系统和软件包。
3. **安装 CUDA Toolkit**:
根据你的操作系统,执行以下命令:
- **Ubuntu/Debian**: 使用 `sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit=11.1.*`(版本号可能根据实际发布有所不同)。安装后记得重启电脑。
- **Windows**: 下载 NVIDIA 的 CUDA 驱动和 Toolkit,按照官方文档进行安装。
- **macOS**: 如果使用 Homebrew,运行 `brew tap homebrew/cask-versions` 然后 `brew cask install cuda111`
4. **安装 cuDNN**:
NVIDIA cuDNN 是用于深度学习的库,通常与 CUDA 一起安装。在 Ubuntu/Debian 上,通过 `sudo apt-get install libcudnn8=7.6.5*`(版本可能不同)安装。在 macOS 上,cuDNN 通常是CUDA的一部分,无需单独安装。
5. **安装 PyTorch**:
使用 pip 安装 PyTorch 包含 CUDA 支持的版本:
```
pip install torch torchvision --cuda-version=11.1
```
6. **验证安装**:
安装完成后,运行 Python 并导入 torch 检查是否成功加载了 CUDA:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 如果输出 True,说明安装成功
```
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