CUDA11.4配置pytorch、pytorchvision
3060 Ti,记录一下使用GeForce RTX 3060 Ti+cuda 11.4搭建Pytorch深度学习环境,当你有了Python环境时记住一个核心命令即可,显卡驱动因该在之前已经安装过了,只需要注意他的版本即可,如果觉着使用显卡训练模型依旧很慢的话可以先装一个cuda tooklit,然后安装一下cudnn加速驱动(具体自己网上百度,这里就不展开说了,据说安装之后可以提速50%)。网站下
显卡是GeForce RTX 3060 Ti,记录一下使用GeForce RTX 3060 Ti+cuda 11.4搭建Pytorch深度学习环境,当你有了Python环境时记住一个核心命令即可,显卡驱动因该在之前已经安装过了,只需要注意他的版本即可,如果觉着使用显卡训练模型依旧很慢的话可以先装一个cuda tooklit,然后安装一下cudnn加速驱动(具体自己网上百度,这里就不展开说了,据说安装之后可以提速50%)。
可以使用pip在 https://download.pytorch.org/whl/torch/ 网站下载对应版本的torch,在本地进行安装,也可以使用下面的命令进行在线安装。
pip install torch==1.12.0+cu116 torchvision==0.13.0+cu116 torchaudio==0.12.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装的时候一定要注意torch有GPU版本与CPU版本两种,如果安装错误很可能无法使用GPU,大家根据自己的Cuda版本修改掉命令中的+cuxxx,比如我是Cuda11.6,我就改成+cu116。然后去后面网址找一找有没有自己想要的torch版本,在安装的时候需要注意torch、torchvision、torchaudio三者的对应关系,以免后面会出现错误
最后,使用以下代码测试torch安装是否成功。
import torch
print(torch.cuda.is_available())

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