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pytorch-gpu安裝的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)

 更新時(shí)間:2023年01月13日 08:23:56   作者:故y  
本文主要介紹了pytorch-gpu安裝的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

首先說明

本文并不是安裝教程,網(wǎng)上有很多,這里只是自己遇到的一些問題

我是以前安裝的tensorflow-gpu的,但是發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的學(xué)術(shù)論文大部分都是用pytorch復(fù)現(xiàn)的,因此才去安裝的pytorch-gpu

查看自己安裝的CUDA

nvcc -V

這里我提供一個(gè)安裝tensorflow時(shí)所用的CUDA對應(yīng)表

安裝cuDNN時(shí)版本一定要對應(yīng)正確

安裝完CUDA時(shí)要改一下環(huán)境變量

只用添加這個(gè)就好,其他三個(gè)CUDA會自動(dòng)為你添加

我的是cuda-11.2

但是官網(wǎng)沒有配套的,直接就挑自己喜歡的下就行Start Locally | PyTorch

這里強(qiáng)調(diào):千萬不要相信在其他網(wǎng)站上的下載命令。有可能你下載的就是cpu版本

安裝的時(shí)候可能會遇到

Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

不要擔(dān)心,不用管它,耐心等一等,就會出現(xiàn)(y/n)選擇y就可以了

這里要看一眼你的pytorch是不是cuda版本的,不是要重新下載

測試安裝是否成功

import torch
print(torch.__version__)  #注意是雙下劃線
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name())

當(dāng)然你這些都做完了,還是出現(xiàn)了False

失敗后的操作

打開你的anaconda

將這里關(guān)于pytorch的信息全部刪除,再按照前面的流程走一遍,相信你自己一定會出現(xiàn)

 到此這篇關(guān)于pytorch-gpu安裝的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn) 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pytorch-gpu安裝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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