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(补档)(自用留存)(有问题欢迎互相交流) 一、安装Anaconda 官网链接(默认新版):Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform 官网老版本:Index of /
(补档)(自用留存)(有问题欢迎互相交流)
官网链接(默认新版):Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
官网老版本:Index of / (anaconda.com)
老版本同时显示对应python版本:Old package lists — Anaconda documentation
国内镜像:Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirror
纯点next,记得勾选“”选择PATH加入路径“”
安装完,点开开始菜单,打开Anaconda Prompt,有显示base就安装成功
输入conda info,可以查看一些基本信息
右键此电脑——>属性——>高级系统设置,选择环境变量
系统变量中找到Path,点击编辑,然后点击新建,分别新建添加三条环境变量:
C:\Users\chenwenqiang\anaconda3
C:\Users\chenwenqiang\anaconda3\Scripts
C:\Users\chenwenqiang\anaconda3\Library\bin
(“C:\Users\chenwenqiang\anaconda3”)是安装时的安装路径,根据自己调整编辑
首先,要有一张NVIDIA的卡,打开NVIDIA控制面板,点系统信息,找到驱动版本
请确保你的驱动版本要高于你安装的CUDA对应的版本,不然会有大问题
官网地址:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
选择对应版本,傻瓜式一键安装
输入nvcc -V验证是否安装成功
首先在conda里新建环境(好习惯)
conda create -n 你的环境名 Python=版本号##比如我就是写,请确保你的Python版本高于3.6,不然会出问题conda create -n pytorch python=3.9
显示需要安装这些包,输入y回车
安装成功了会显示这样(Pytorch是我取的环境名)
输入 conda activate pytorch ,可以看见左边由base变成了pytorch,环境变更成功
win+R运行:%HOMEPATH%
用记事本打开“.condarc”,补充以下三条,保存
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- Http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
Pytorch官网:PyTorch
选择CUDA11.7,复制下方的命令去刚刚创建的环境中运行
(注:python3.6无法安装11.7,solving environment会卡住)
遇到就输入y回车确认
安装结束后,输入pip list查看是否安装成功
最后,完整的验证一下是否安装成功
输入Python进入Python环境,输入import torch,没报错就是成功了
输入torch.cuda.is_available(),显示True,至此安装完成
来源地址:https://blog.csdn.net/qq_58664081/article/details/128814007
--结束END--
本文标题: (2023)CUDA11.7+Python3.9+Pytorch GPU安装
本文链接: https://lsjlt.com/news/395148.html(转载时请注明来源链接)
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