conda安装12.1版本pytorch
时间: 2023-12-01 13:38:12 浏览: 454
您可以使用以下命令在conda中安装12.1版本的pytorch:
```
conda install pytorch=1.2.1 torchvision=0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch
```
请注意,此命令假定您正在使用CUDA 10.0。如果您使用的是不同版本的CUDA,请相应地更改`cudatoolkit`参数。
相关问题
cuda12.3能安装12.1的pytorch
CUDA 12.3可以直接安装PyTorch 12.1版本,因为这两个版本属于同一代CUDA系列并且兼容。然而,你需要确保你的系统满足以下条件:
1. **硬件支持**:检查你的GPU是否支持CUDA 12.1,以及是否有足够的内存来运行PyTorch。
2. **Python环境**:创建一个新的虚拟环境,避免在全局环境中混杂不同版本的库。可以使用`conda create`或`pipenv`来管理环境。
3. **安装步骤**:在新的环境中,你可以通过包管理器如`conda install pytorch=1.8.0 torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch` (这里假设你想要的是PyTorch 1.8.0版本) 或者 `pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html` 来指定特定的CUDA版本。
4. **更新环境变量**:确保CUDA和cuDNN路径添加到系统的PATH变量中,以便Python能找到它们。
5. **验证安装**:安装完成后,你可以通过导入PyTorch并查看其cuda模块信息来确认安装成功。
cuda12.1安装pytorch2.0.0
安装 PyTorch 2.0.0 前,请先确保所使用的 CUDA 版本与 PyTorch 2.0.0 支持的 CUDA 版本一致,即 CUDA 12.1。
以下是在 CUDA 12.1 上安装 PyTorch 2.0.0 的步骤:
1. 确认已安装 CUDA 12.1 和 cuDNN 8.0。
2. 创建一个虚拟环境,安装所需的依赖项:
```
conda create --name pytorch2.0.0 python=3.8
conda activate pytorch2.0.0
conda install numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing_extensions future six requests dataclasses
```
3. 下载 PyTorch 2.0.0 的源代码:
```
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git
cd pytorch
git checkout v2.0.0
```
4. 编译 PyTorch 2.0.0:
```
export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
python setup.py install
```
5. 验证 PyTorch 2.0.0 是否安装成功:
```
python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.version.cuda
'12.1'
>>> torch.__version__
'2.0.0'
```
注意:以上步骤可能需要一些时间来完成,特别是编译 PyTorch 的过程可能会比较耗时。另外,如果您遇到任何问题,请查看官方文档或在 PyTorch 的 GitHub 页面上提出问题。
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