conda11.2对应的GPU torch版本
时间: 2023-12-13 21:06:08 浏览: 348
conda11.2对应的GPU torch版本是torch 1.9.0。您可以使用以下命令来安装:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>
```
其中,`<version>`是您所使用的CUDA版本。例如,如果您使用的是CUDA 11.2,则应该将`<version>`替换为`11.2`。
相关问题
给我cuda11.2对应的pytorch-gpu下载指令
以下是使用conda安装cuda11.2对应的pytorch-gpu的指令:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch -c nvidia
```
或者,您也可以使用pip安装:
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu112/torch_stable.html
```
cuda 11.2 pytorch conda 下载
CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是英伟达提供的一种并行计算平台和编程模型,用于加速深度学习等GPU计算任务。PyTorch是一个开源的机器学习库,它支持CUDA。
要在Python环境中使用CUDA 11.2与PyTorch,并通过conda管理环境,你可以按照以下步骤操作:
1. **安装Miniconda**:首先确保已安装Anaconda,如果没有,可以从官网下载Miniconda,它是conda的轻量级版本。
2. **创建新环境**:
```sh
conda create -n torch_cuda11.2 python=3.7 cudatoolkit=11.2 torchvision torchaudio cudnn
```
这将创建一个新的名为`torch_cuda11.2`的环境,并安装Python 3.7、CUDA 11.2、PyTorch相关的依赖。
3. **激活环境**:
```sh
conda activate torch_cuda11.2
```
4. **检查安装**:
确保CUDA和PyTorch都已成功安装,可以运行以下命令:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 如果显示True,则表示CUDA可用
```
5. **更新pip**:
```sh
conda install -c anaconda pip
pip install --upgrade pip
```
6. **安装其他需要的包**:
根据实际需求,可能还需要安装其他科学计算库,例如NumPy或SciPy。
记得在每次使用前都要激活这个环境,以便利用CUDA的功能。
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