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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章如何搭建pytorch环境的方法步骤由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu 。
|
1
|
conda create
-
n pytorch_gpu python
=
3.6
|
创建虚拟环境还是相对较快的，它会自动为本环境安装一些基本的库，等待时间无需很长，成功之后界面如下所示:
但是在下载过程中torchvision以及pytorch没有下载成功， 。
因为这是去其官网下载，下载速度很慢，在上图中我们也可以看出是因为网络错误,网络上也有几种其他的方法，此处我没去验证，我还是让电脑重新下载的，等待时间挺长的，但是因为是在晚上下载的，一早起来就好了 。
而后输入如下指令，查看torch是否安装成功 。
|
1
2
3
|
>>>
import
torch
>>> x
=
torch.randn(
4
,
4
)
>>>
print
(x)
|
正常情况下是出现这个界面的:
验证完成之后，可以quit()保存退出.
4.5 如何查看自己电脑cuda版本 。
4.5.1 windows如何查看 。
NVDIA控制面板–>帮助–>系统信息 。
组件–>NVCUDA.DLL 可以查看CUDA版本 。
这里我的显示是10.1,所以我上边下载的版本也是10.1的，这里的版本要对应上，否则会出现问题.
4.5.2 linux如何查看 。
打开终端，输入：nvcc -V 。
|
1
|
nvcc -V
|
或者如下方式查看:
CUDA
|
1
|
cat
/usr/local/cuda/version
.txt
|
cudnn
|
1
|
cat
/usr/local/cuda/include/cudnn
.h |
grep
CUDNN_MAJOR -A 2
|
到此这篇关于如何搭建pytorch环境的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关pytorch搭建环境内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38468077/article/details/105942535 。
最后此篇关于如何搭建pytorch环境的方法步骤的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何搭建pytorch环境的方法步骤的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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