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深度学习之安装pytorch(GPU版本,cuda为11)————conda安装+镜像

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

深度学习之安装pytorch(GPU版本,cuda为11)————conda安装+镜像

建立虚拟环境:
conda create -n new_torch(自己取一个) python==3.7
填上镜像信息
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --append channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --set ssl_verify false
conda安装torch
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1
其他相关依赖包
pip install opencv-python  pillow matplotlib scipy pandas scikit-learn tqdm scikit-image imutils PyYAML  seaborn easydict  ipython imageio  jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install numpy==1.21 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
测试
import torch

if __name__ == '__main__':
    print("Support CUDA ?: ", torch.cuda.is_available())
    x = torch.Tensor([1.0])
    xx = x.cuda()
    print(xx)

    y = torch.randn(2, 3)
    yy = y.cuda()
    print(yy)

    zz = xx + yy
    print(zz)

    # CUDNN TEST
    from torch.backends import cudnn

    print("Support cudnn ?: ", cudnn.is_acceptable(xx))
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