文章目录一、 Anaconda1、简介2、安装二、CUDA1、简介2、下载与安装三、cuDNN1、简介2、下载与安装四、PyTorch和TensorFlow的CUDA环境配置1、PyTorch搭建环境2、TensorFlow搭建环境 前言：电脑有GPU，但使用CUDA ，报错：AssertionError: PyTorch or TensorFlow not compiled with CUDA
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2024-08-20 17:51:08
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这里以Anaconda为例：在jupyter中安装方法：首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟
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2023-08-07 10:56:29
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Pytorch的cpu和gpu版本的安装一、CPU版本的安装1、本地安装二、GPU版本的安装1、通过网络下载安装2、本地安装环境包（1）conda的安装conda安装的出错（2）win10离线安装离线安装包离线下载安装包 一、CPU版本的安装1、本地安装通过命令行自动下载安装的方法是不可行的，因为下载总是找不到资源或者下载失败，所以只能通过命令行的方式进行安装。 这个链接是各种版本torch的.
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2023-09-08 17:55:07
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一. 查看是否有gpu打开cmd 输入nvidia-smi 是以下这种情况的就是有gpu 没有gpu的话就会报错下载安装cuda以及cudnn（安装cpu版本可以跳过此步骤直接进行pytorch的安装）下载cuda看清楚两个箭头指的地方 一个是11.3.0 一个是日期 后面下载cudnn的时候也要下载同样日期的 点进去之后按照如下的点击进行下载安装cuda下载好之后点击运行 按照默认的路径安装 然
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2023-07-17 13:38:26
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由于已经安装了cpu版本了，如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.
因此，再安装gpu版本时，需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。
然后去官网下载所适配的版本。 安装完cuda和cudnn后，开始安装pytorch的gpu版本。1.安装cude首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行
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2023-07-14 19:09:19
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# 如何在 PyTorch 中选择 CPU 还是 GPU 版本
在机器学习与深度学习的开发过程中，选择合适的计算设备至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习库，支持 CPU 和 GPU 加速。如果你是刚入行的小白，下面将为你详细讲解如何在 PyTorch 中选择 CPU 版本或者 GPU 版本。
## 流程概述
以下是实现选择 CPU 或 GPU 的流程步骤：
| 步骤
原创
2024-09-30 06:15:03
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# CPU版本与GPU版本的PyTorch：一个简单的概述
在深度学习的世界中，PyTorch作为一种流行的框架，因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。在使用PyTorch时，开发者会面临一个关键选择：是使用CPU版本还是GPU版本。本文将深入探讨这两种版本的区别，并通过代码示例帮助理解。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理单元）
CPU是计算机的核心组件，
原创
2024-09-04 03:35:57
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首先默认已经安装好了Anaconda和python一、搭建环境先安装CUDA，如果没有安装可以跟着一起安装。在cmd中输入以下命令。nvcc -V 没有安装CUDA的是这个效果，如果已经安装了话，会是显示版本号的样子。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。（我这里用到是垃圾的3050显卡） 然后点这里进入网页，看看有没有自己的显卡类型，有就是
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2023-08-16 17:26:46
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本文只讲干货。首先就是咱们需要确定下CPU还是GPU版本，那毋庸置疑，都玩这玩意了，CPU版本dog都不下！（开玩笑呢哈哈哈，如果你想下CPU版的也行，安装过程也简单）上来就是版本对应问题，版本对应问题可以去看我的tensorflow安装的文章（这篇文章里的很多东西这篇文章可以用到）：pytorch这玩意安装时自带cuda和cudnn（这可比tensorflow安装时方便多了），我要是在anaco
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2023-09-11 13:37:43
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首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。 CPU和GPU均有自己的存储，控制逻辑和运
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2023-12-23 13:27:09
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# PyTorch CPU和GPU版本的选择
在深度学习和机器学习的领域中，PyTorch是一个流行的开源库，它提供了灵活、高效的框架，可以在CPU和GPU上进行训练和推理。当我们选择使用PyTorch的时候，尤其是在处理大规模数据时，往往会考虑使用GPU加速。但是，选择CPU版本还是GPU版本常常会让初学者感到迷惑。本文将探讨如何根据特定条件选择PyTorch的CPU或GPU版本，并给出相应的
1. 推荐大家用Anaconda的原因：1.1 依赖项检查pip： 不一定会展示所需其他依赖包。 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。conda： 列出所需其他依赖包。 安装包时自动安装其依赖项。 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。1.2 环境管理pip：维护多个环境难度较大。conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。1.3 对系统自带Python的影响
Pytorch的GPU版本安装查看cuda版本网站下载安装检查注意 今天在安装torchtext时，程序自动卸载了我原本安装的PyTorch 2.0.0与CUDA 11.8（cu118）版本的PyTorch，并自动安装了新的CPU版本的PyTorch 2.1.2。这可能是由于版本不兼容导致的。Anyway，我仍然需要重新安装适合GPU的PyTorch版本。结合我以前安装过程中绕的一些弯路，决定记
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2024-06-01 15:43:05
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文章目录一、准备工作二、修改方法1. CPU
→
\rightarrow
→GPU：使用cuda方法2. CPU
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2023-07-12 00:14:06
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简介pytorch多卡相应内容学习总结，本着勤能补拙的态度，希望能够更好地提升自我能力。1. 服务器信息查询
CPU查询# 查看CPU信息
cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l #查看CPU个数
cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq #查看CPU核数
cat /proc/cpui
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2023-07-28 11:22:21
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# 选择 PyTorch CPU 和 GPU 版本的方案
## 项目背景
在选择 PyTorch 的 CPU 和 GPU 版本时，需要考虑计算资源、性能需求以及项目需求等因素。本方案将提供一个综合考虑这些因素的选择方案，并附带代码示例。
## 方案概述
根据项目需求、计算资源和性能需求，选择适合的 PyTorch 版本。对于小型数据集和模型，可以选择 CPU 版本；对于大型数据集和模型，可以选
原创
2024-05-20 06:21:48
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在Windows中安装相应版本的TensorFlow
打开https://www.tensorflow.org/install/source_windows找到如果安装TensorFlow-GPU（1.15.0以前GPU和CPU是分开的），查表找到其他组件的对于版本 CUDA历史版本CUDA Toolkit Archive | NVIDIA DeveloperCUDA于显卡驱动版本无关，只要
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2023-11-06 18:49:21
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最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转
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2024-05-23 14:29:45
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# 如何在 PyTorch 中实现 CPU 和 GPU 的切换
## 流程概述
在 PyTorch 中，可以通过简单的几步操作实现 CPU 和 GPU 的切换。以下是一个基本的流程表格，帮助你理解整个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
| 1 | 检查可
原创
2024-10-09 04:08:23
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好久没有写纯原创博客了，最近这几天超级超级忙，主要是周一到周四的早八到晚九的满课生活、沉淀了之前学过的知识和高强度的CSGO训练。与我本人懒没有任何关系。一、基础知识我们平时直接pip install pytorch/tensorflow==版本号 - i 源，默认下载的都是CPU版本的，训练数据时可以看到你的CPU占用很高，GPU动都不动。python的版本不同，允许你下载的pytorch/te
