怎么判断pytorch GPU版是否安装成功

2025-03-20 05:42:09

1、PyTorch由Torch7团队开发,以python为开发语言的深度学习框架,能实现GPU加速和动态神经网络

2、创建虚拟环境并镜像安装PyTorch切换到虚拟环境,在dos命令行中执行conda activate torch2,如下图看到torch2),说明已经切换成功。

怎么判断pytorch GPU版是否安装成功

3、更换镜像源,按顺序运行以下命令conda config --add channels https://mirrors.tu荏鱿胫协na.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yesconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

4、运行执行安装Pytorch运行:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 成功安装cuda这里选择的是10.1

5、在base虚拟环境下输入以下命令:1、安装nb_conda:conda insta盟敢势袂ll nb_conda2、安装ipykernelconda install ipykernel3、为虚拟环境创建kernel文件:conda install -n torch2 ipykernel

6、出现了Python[conda env:torch2]在创建新的python文件时选中Python[conda env:torch2]即可。

怎么判断pytorch GPU版是否安装成功

7、然后我们在Jupyter Notebook测试PyTorch GPU版本安装是否成功运行以下命令import torchx = torch.rand(5,5)print(x)输出类似下面内容,则pytorch安装成功

怎么判断pytorch GPU版是否安装成功

8、再执行torch..cuda.is_available()如果返回True,GPU版Pytorch成功安装完毕

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