pytorch安装教程gpu添加镜像源
时间: 2024-12-16 07:28:50 浏览: 112
PyTorch是一个流行的深度学习框架,安装时若想利用GPU加速,需要设置合适的CUDA和cuDNN版本。以下是为PyTorch添加GPU镜像源并安装的基本步骤:
1. **更新包管理器**:
首先确保你使用的是Python的`pip`工具,并已升级到最新版本。
```bash
pip install --upgrade pip
```
2. **添加阿里云GPU镜像源**:
对于国内用户,可以考虑添加阿里云的PyPI镜像源,例如Anaconda的`conda-forge`仓库中就包含了适合的CUDA和cuDNN包。在`~/.condarc`文件中添加以下内容:
```bash
channels:
- https://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud/conda-forge/
```
如果你使用的是Miniconda,也可以在`miniconda3/etc/profile.d/conda.sh`里加入这行配置。
3. **检查CUDA和cuDNN版本**:
确认你的系统上已经安装了CUDA和cuDNN。如果没有,你可以去NVIDIA官网下载对应版本,然后按照官方文档进行安装。
4. **安装PyTorch GPU版本**:
使用以下命令安装带GPU支持的PyTorch。这里假设你已经安装了CUDA和cuDNN:
```bash
conda create -n torch_env python=3.7 torchvision cudatoolkit=11.0 -c conda-forge
# 或者使用pip
pip install torch torchvision -f https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --extra-index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --cuda_ext
```
替换`cuda_toolkit=11.0`为你实际的CUDA版本。
5. **激活环境** (仅对conda用户):
如果你是在虚拟环境中安装的,运行`conda activate torch_env`来激活这个环境。
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