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Pytorch安装教程 及 解决 torch.cuda.is_available() 返回 False 的问题
有NVIDIA显卡的可以先去看CUDA安装教程,pytorch可以搭配CUDA10.0~10.2。如果想和TensorFlow2.0兼容就下载10.0版本,TF2.1下载10.2版本。 PyTorch的安装文件的大小大概有400M~600M,在安装时可能出现超时或者HTTP的相关错误(就像下面这样,所以下载时请保持网络畅通)。 有两种添加方法,第一种,在cmd(WIN+R)里: # 配置国内源(清华源),方便安装Numpy, Matplotlib等 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 配置国内源,安装PyTorch用 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 显示源地址(方便后边检查是否用的是国内源,其实也不重要) conda config --set show_channel_urls yes第二种,手动添加: 找到自己电脑用户目录下的.condarc文件(地址一般是C:\Users\your_username),然后用编辑器(记事本)打开,换成以下内容(第一种方法执行就是在编辑这个文件) ssl_verify: true channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/ - defaults show_channel_urls: true remote_read_timeout_secs: 600.0 2. 查看安装指令到Pytorch官网,选择Stable版本和自己对应的环境后,就会有一个Command,就是安装指令 注意,我们使用的是国内源,所以要去掉 -c pytorch 这个参数! 遇到[y/n]时可以看看要下载的文件源是不是刚才我们加入的国内源,然后输入 y 就行. 注意网络不好时,会有开头说的那个问题,所以下载时请保持网络畅通,下载失败的话多试两次。如果多试两次还不行,请看下面【参考】的第二个链接。 3. 验证如果一直到这里都没有问题,那就结束了。 4. 解决 torch.cuda.is_available() 返回 False原因:要更新显卡驱动至当前最新版本(430.xx以上都行),否则不支持CUDA 10.1 解决:进入官网下载Nvidia GeForce Experience,在里面更新到最新版本后就可以了。 参考: http://www.freesion.com/article/8429162261/ https://blog.csdn.net/sinat_36594453/article/details/89599174om/article/8429162261/ |
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