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1.问题所在
pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的,所以我创建了两个conda环境(一个名字叫pytorch,一个名字叫tensorflow),其中pytorch环境中没有tensorflow库,tensorflow环境同理。
现在问题在于每次在Terminal中用pip install torch 后总是cpu版本的
pip install torch
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
这段代码是看torch到底有没有用到cuda(或者我理解为是否用的是gpu版本),输出为False为cpu版本。
2.安装cuda
这个我觉得可能很多人电脑上已经安装了cuda
可以自己在电脑中看一下到底有没有,有了更好,没了接下来讲怎么下载NVIDIA cuda
(1)查看自己应该下载NVIDIA版本
右键“此电脑”——管理——设备管理器——显示适配器
这样就能查到自己的显卡型号了
NVIDIA显卡驱动的下载地址:官方高级驱动搜索 | NVIDIA
选择自己合适的型号,开始下载
(2)下载对应的cuda版本
CUDA的下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
选择合适的型号,点击download即可
检验安装是否安装正确:win+R→cmd→nvcc -V
如图即为安装正确
至此,cuda已经安装在你的电脑里了(如果在安装图中遇到其他问题,可以继续搜搜问题所在,但是这个安装流程一定是没问题的) 。接下来就是安装gpu版本的torch
3.安装torch(在pycharm中的Terminal中,因为我喜欢用这个方式,不喜欢用cmd或者anaconda)
直接打开这个网址https://pytorch.org/get-started/locally/
如何选择我想大家都应该能看懂,其中我用的Terminal所以Package中选的pip,第一个我看了其他博主都选的Stable,至于最后那个Compute Platform选项因为我的cuda版本就是11.7,所以选了这个(听说版本差不多接近就行 不至于那么严格)。
教大家如何选择最后的Compute Platform(即如何查看自己cuda版本)
桌面右键打开NAIDIA控制面板后,在帮助中找到系统信息,点击组件,蓝色这一条就可以看到CUDA 11.7.57(意思就是11.7版本的)
至此学会了查看cuda版本以及下载了对应于cuda的pytorch
这时候基本成了,吧最后一栏中Run this Command一栏内容直接复制到Terminal中就行。
4.发现用上述方法安装torch很慢很慢
很好解决,打开网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
进去后找到自己需要的版本,比如我是cuda11.7+python3.7+windows,就选择了下面这个
cu代表cuda(即选用gpu版本而不是cpu版本,这里一定要看仔细),torch1.11.0版本,这个我觉得没有什么特别的要求,但我喜欢新版本,cp37代表python3.7,win代表windows系统,64代表64位。
下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中,然后在Terminal中写入下面的代码
pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch-1.11.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl
代码说明:文件放在D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages中,文件名字叫torch-1.11.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl,直接回车就行。
至此问题全部解决,如何判定解决?
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
输出为
1.11.0+cu113
True
希望大家能够顺利解决此类问题
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