微网站首页,办公风云ppt模板网,工程造价询价网站,北京建设企业协会网站首页1、右键“以管理员身份”打开anaconda prompt
conda create -n python 3.9
2、使用官方下载源的配置 3、修改conda下载超时
conda config --set remote_connect_timeout_secs 60
conda config --set remote_read_timeout_secs 100
查看配置结果conda config --show 配置内…1、右键“以管理员身份”打开anaconda prompt
conda create -n python 3.9
2、使用官方下载源的配置 3、修改conda下载超时
conda config --set remote_connect_timeout_secs 60
conda config --set remote_read_timeout_secs 100
查看配置结果conda config --show 配置内容 配置文.condarc中也只剩下超时数据了原设定的其他国内镜像不见了 4、
# CUDA 12.1 根据官网执行指令 conda install pytorch2.2.0 torchvision0.17.0 torchaudio2.2.0 pytorch-cuda12.1 -c pytorch -c nvidia
# 国内源情况执行
conda install pytorch2.2.0 torchvision0.17.0 torchaudio2.2.0 pytorch-cuda12.1
看一眼配置源情况
输入conda info只列出了官方源 5、中间过程输入y继续下一步直至done 6、查看安装的包版本
其中部分源来自清华镜像可能是之前新建环境的时候还在使用清华镜像
输入conda list
python 3.9.19
pytorch 2.2.0
pytorch-cuda 12.1
torchaudio 2.2.0
torchvision 0.17.0
其他包截图 7、检查指定
输入
python # 进入python环境
import torch
print(torch.__version__) # 返回torch版本
print(torch.cuda.is_available()) # 返回GPU是否可用 8、在pycharm中的检测
# 返回torch安装版本 print(torch.__version__) # 返回GPU是否可用 print(torch.cuda.is_available()) # 返回GPU设备数量 print(torch.cuda.device_count()) # 返回GPU设备名称 print(torch.cuda.get_device_name(0)) 9、成功 10、安装代码中需要的其他库
conda install pandas scikit-learn
等等
