在做深度学习项目时，遇到了torch.cuda.is_available()返回false的问题，经CMD查看自己的CUDA版本为11.6。然后在文章的指导下发现自己下载的是CPU版本的Pytorch，于是卸载，打算安装GPU版本。首先在pytorch官网，选择了pip方式。 然后复制该指令进行下载，但是出现报错 ERROR: Could not find a version th
这篇文章介绍如何不使用conda等包管理系统在Windows系统上直接使用pip安装Pytorch和Torchvision。首先你需要有Python 3.6以上的64位环境（32位是不可以的哟！），并且假设你有NVIDIA显卡且已安装CUDA。 文章目录1. 查看CUDA版本2. 找到合适的Pytorch和Torchvision版本(1) 找到Pytorch安装包(2) 找到Torchvision
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2023-10-10 13:09:46
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# 如何在 CPU 版本的 PyTorch 中实现不安装 CUDA 的环境
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，而许多初学者在使用 PyTorch 时可能会遇到如何在没有 CUDA 的情况下设置 CPU 版本的问题。本文将逐步指导你如何设置一个假定只使用 CPU 的 PyTorch 环境，并且会详细解释每一步的过程和代码。
## 一、流程概述
以下是创建 CPU 版本 PyT
Pytorch环境配置——从零开始（不需要anaconda）Pytorch环境配置查看显卡信息安装CUDA Toolkit下载pytorch的whl文件，pip本地安装测试GPU是否运行pip在线安装 前面的文章，配置基本环境Python 环境安装系统教程——PyCharm pytorch学术界用的多，tensorflow工业界用的多。网上很多pytorch的教程，都需要安装anaconda，其
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2023-09-25 12:17:43
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# 如何实现“pytorch可以不装cuda吗”
作为一名经验丰富的开发者，你一定知道pytorch通常需要依赖cuda来加速计算。但有时候我们可能并不想安装cuda，那么是否有替代的方法呢？下面我将向你展示如何在不安装cuda的情况下使用pytorch。
## 总体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
|
原创
2024-03-24 05:25:49
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1、安装环境OS: Win10 专业 x64Python: Python 3.7.7（通过Anaconda软件自带安装）Anaconda: Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe 【这个版本自带的py
1、anaconda安装1、下载地址：小强软件商城-Pytorch安装包专用和安装路径在小强软件商城，下载好anaconda安装包后，解压开始安装2、安装anaconda的步骤，只需要注意在这里（下图），勾选环境变量即可，否则安装完后，要单独配置系统变量。其余的一直默认下一步即可3、安装完后，点击电脑左下角的anaconda命令窗口（prompt）2、切换下载源4、输入命令（作用是生成.conda
上一节深度学习环境搭建：Pytorch与CUDA的安装我们讲到如何在Windows 10中安装pytorch以及与之对应版本的CUDA。安装完CUDA后Pytorch只是能使用GPU，但是真正利用GPU进行深度学习模型的搭建以及卷积计算的时候还需要安装cuDNN。下载对应的cuDNN。 这里需要注意的是在下载前需要我们先注册账号，填写对应信息，然后打开页面选择对应CUDA版本的cuDNN。根据上一
1. 首先安装cuda和cudnn先查看本机的cuda支持版本【非常重要，版本不对将无法使用】win+s，搜索NVIDIA Control Panel，打开NVIDIA控制面板。选择左下角的系统信息->组件，查看cuda版本 官网：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer然后在该网站选者相应的cudatoolkit版本下载有一个地方注意，选本地
网上资源越来越多，关于PyTorch的安装教程各式各样，下面我将详细介绍在安装过程中的操作步骤。 经过上述流程图的介绍我们心中对安装过程有了一个大致的轮廓。下面我将对每一步进行细致的说明步骤Ⅰ:检查显卡支持的的CUDA版本我们可以通过英特尔的显卡控制面板来查看我们显卡驱动支持的CUDA版本首先鼠标右击桌面-显示更多选项-NVIDIA控制面板-点击弹出界面左下角的(系统信息)-点击弹出界面
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2023-11-05 21:41:00
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
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概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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1.设备分配torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有CUDA张量将默认在该设备上创建。所选设备可以使用 torch.cuda.device 环境管理器进行更改。 一旦分配了张量，您就可以对其执行操作而必在意所选的设备如何，并且结果将总是与张量一起放置在相同的设备上。 默认的情况下不允许进行交叉 GPU 操作，除了 copy_() 和其他具有类
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2024-02-09 11:20:29
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使用驱动精灵安装 安装cuda高版本的cuda是可以兼容低版本的cuda的，比如我的电脑支持cuda11.0，我就可以安装cuda10.0/cuda10.1/cuda10.2等，但是如果我的电脑只支持cuda10.0那就不可以反过来安装cuda10.1。 打开NVIDIA控制面板，点击 帮助——系统信息——组件，查看自己电脑支持的cuda版本，我的笔记本显卡为以看到CUDA为11.0，那
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2023-11-22 22:00:08
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在安装了多个cuda版本后，可能会遇到版本冲突，或者cuda 版本和torch版本不兼容的情况。这个时候就需要手动切换cuda版本。第一次修改首先，我们先检查一下当前的cuda版本。$ cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 10.0.130然后，在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本，如下图所示：$ ll /usr/local
# TensorFlow与PyTorch在CUDA调用上的差异
在深度学习的领域中，TensorFlow和PyTorch是两种最受欢迎的框架。虽然它们都可以与NVIDIA的CUDA技术结合使用以加速计算，但在实现细节上存在明显的差异。本文将探讨“TensorFlow可以调用CUDA但PyTorch不行”的观点，并通过示例代码和图示说明两者的工作机制。
## 为什么CUDA很重要？
CUDA（
# 使用 PyTorch 实现 CUDA 加速：新手指南
如果你刚入行，并想利用 PyTorch 结合 CUDA 加速深度学习任务，别担心！这篇文章将一步一步指导你完成这一过程。以下是实现 PyTorch CUDA 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 CUDA 驱动程序和 PyTorch |
| 2 | 验证 CUDA 是否安装成
原创
2024-10-28 04:08:02
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# CUDA和PyTorch：加速深度学习的利器
引言：深度学习在近年来取得了巨大的成功，并在各个领域都得到了广泛应用。然而，深度学习模型的训练和推理过程通常非常耗时，需要大量的计算资源。为了加速深度学习任务，GPU计算成为了一种常见的选择。CUDA和PyTorch是两个常用的工具，能够帮助我们充分利用GPU的计算能力，提高深度学习任务的效率。
## CUDA简介
CUDA是由英伟达（NVI
原创
2024-01-02 03:40:12
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