1、建立conda环境#Conda python3.11版本下创建Ktransformers独立环境conda create -n Ktransformers021 python=3.11 #激活使用环境conda activate Ktransformers021 2、安装必要的组件包pip install torch packaging ninja cpufeature numpy3、更换torch为GPU版本(默认安装CPU版本)#卸载刚安装的torchpip uninstall torch #安装匹配系统及GPU版本的torch 这里需要注意!需要安装跟系统一致的版本,包括操作系统、语言环境、CUDA版本(官网下载https://pytorch.org/)pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
时间: 2025-03-20 22:15:21 浏览: 54
### 创建 Conda 环境并安装 GPU 版本的 PyTorch
以下是实现目标的具体方法:
#### 1. 创建名为 `Ktransformers021` 的 Conda 环境
通过以下命令可以创建一个新的 Conda 环境,并指定 Python 版本为 3.11:
```bash
conda create -n Ktransformers021 python=3.11
```
激活新创建的环境:
```bash
conda activate Ktransformers021
```
#### 2. 安装必要的依赖项
在环境中安装所需的依赖库,例如 `packaging` 和其他可能需要的基础包:
```bash
conda install packaging
```
如果还有其他特定需求的依赖项,可以根据项目具体要求逐一安装。
#### 3. 替换 CPU 版本的 PyTorch 为支持 GPU 的版本
首先确认当前使用的 PyTorch 是否为 CPU 版本。如果是,则卸载它:
```bash
pip uninstall torch torchvision torchaudio
```
接着,按照官方推荐的方式安装适合本地硬件架构的 GPU 加速版 PyTorch。可以通过访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 并选择合适的选项来获取具体的 pip 命令。通常情况下,对于 NVIDIA 显卡的支持如下所示(假设使用的是 CUDA 11.8):
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
上述命令会下载适用于 CUDA 11.8 的 GPU 支持版本[^1]。
#### 验证安装成功与否
为了验证是否正确启用了 GPU 支持,在 Python 脚本或者交互式解释器中运行以下代码片段:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True 如果有可用的 GPU 设备
print(torch.version.cuda) # 打印所用 CUDA 版本号
```
以上操作完成后即可完成整个流程设置。
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