赞
踩
whl格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,安装方法:
错误原因:一个名为"text.kerning_factor"的key失效引起的版本冲突,我的理解是matplotlib旧版本需要的这个key,新版本不需要了;
解决方法:根据提示找到这个key并注释掉就可以了,具体步骤如下:
打开错误信息中的路径,报错里会提示,我这里是F:\Anaconda3\envs\Desktop\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\stylelib,找到目标文件
用记事本打开,注释掉这一行:
①查看本机 CUDA 版本,python版本
没装 CUDA 的可参考这篇博客装上。windows 下查看 CUDA 版本的命令:
nvcc -V
nvcc --version
查看 CUDA 版本后,需安装对应的 cudnn,去英伟达官网注册登录后即可下载,注意 cudnn 必须和你的 CUDA 版本对应。
下载之后,解压缩,将 cudnn 文件夹中的各自的 bin、clude、lib 文件夹中的内容,直接复制添加到 CUDA 的安装目录的对应相同名字的文件夹下即可。
②Anaconda 创建新环境
打开 Anaconda Prompt,创建一个名为 pytorch_gpu 的 Python 版本为 3.7(根据自己实际情况确定Python版本) 的环境:
conda create -n pytorch_gpu python=3.7
激活此环境:conda activate pytorch_gpu
原文链接:https://blog.csdn.net/dongmie1999/article/details/118527274
如 Windows 下的 CUDA 10.2 选择 pip 安装稳定版,命令为
pip3 install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
如果上面这条命令下载速度太慢,可以用 -i 临时使用清华镜像下载,在 Anaconda Prompt中相应的创建环境中:
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
④验证自己GPU能否使用的时候,用如下代码:
import torch
from torch import nn
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.get_device_name(0))
要安装和pytorch版本匹配的torchtext!不能随意pip,不然会改变torch版本与cuda不匹配
pytorch与torchtext的版本是要一一对应的,就像cuda版本要与能加速的torch版本要对应一样。而当使用pip install torchtext 直接安装torchtext时,默认安装的是最新版本的torchtext 0.12.0,安装过程会检测pytorch版本,如果pytorch版本低于torchtext 0.12.0对应的1.11.0,就会自动先将pytorch更新到cpu版本的最新版。
安装前得去torchtext官网看与pytorch对应的版本,再安装特定版本。
参考文章:
http://t.csdn.cn/ra6RI
https://www.outofmemory.cn/read/792176.html
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。