torch cuda 配置

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了torch cuda 配置，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1490字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

首先，卸载掉旧版本torch torchvision：

pip uninstall torch torchvision

当然，也要卸载掉torch-geometric等依赖包。

新版本torch 1.8.1分别支持cuda 10.2 和cuda 11.1. （https://pytorch.org/get-started/locally/）

支持cuda 10.2版本的torch安装：

pip install torch torchvision torchaudio

支持cuda 11.1版本的torch安装：

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下一步，安装cuda，以10.2版本为例。（https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal）

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

安装完成后，进入python验证。

import torch
torch.cuda.is_available()

显示True则安装成功。

最后安装torch-geometric相关包。（https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric/tree/9166ec13b6e005d9f1647f5f94efa058eef48202）

$ pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+${CUDA}.html
$ pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+${CUDA}.html
$ pip install torch-cluster -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+${CUDA}.html
$ pip install torch-spline-conv -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+${CUDA}.html
$ pip install torch-geometric

where ${CUDA} should be replaced by either cpu, cu101, cu102, or cu111 depending on your PyTorch installation.

 

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的torch cuda 配置全部内容，希望文章能够帮你解决torch cuda 配置所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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