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本文提供基于Anaconda环境Windows11操作系统的Pytorch深度学习环境的配置。深度学习环境分为GPU和CPU两大部分。使用GPU进行环境配置#xff0c;需要保证电脑配有独立显卡#xff0c;并且显卡驱动安装正常#xff0c;详情见前文。
1. 创建新的虚拟环境用来配置Pyt…概述
本文提供基于Anaconda环境Windows11操作系统的Pytorch深度学习环境的配置。深度学习环境分为GPU和CPU两大部分。使用GPU进行环境配置需要保证电脑配有独立显卡并且显卡驱动安装正常详情见前文。
1. 创建新的虚拟环境用来配置Pytorch
在cmd中输入命令 conda create -n pytorch python3.8。Anaconda自行安装
2.安装Pytorch环境 打开pytorch官网 pytorch.org 选择对应的版本。 波浪线 -c pytorch -c nvidia 如果没有梯子自行配置镜像源后复制命令时不要添加这串命令本机配置的CUDA版本为12.4 是可以向下兼容CUDA12.1、CUDA11.8的尽量选择11版本以上的其它的老是报错也不知道为啥在Previous versions Of Pytorch模块中有很多先前的版本选择适合自己的CUDA的 激活创建的虚拟环境并输入安装命令确认安装后等待下载安装即可
3. 检验Pytorch环境是否安装正确 在搭建好的虚拟环境创建文件运行下述代码如图所示表明pytorch环境安装成功 import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())存中…(img-cOVnZX8z-1717512784173)]
