本地GPU调用失败问题解决2修改pytorch版本(失败)

一、基于现有anaconda中的环境复制新环境

1、管理员打开anaconda

进入当前环境:

输入

conda env list

conda activate env_pytorch1121

2、复制当前环境为新环境

conda create --name env_pytorch2.2.0cu --clone env_pytorch1121

2)删除其中的pytorch、torchvision和torchaudio,我这里之前没装torchaudio,就少处理一个

如果有cpuonly,还要conda remove cpuonly

>conda remove pytorch torchvision

输入

y

完成

3、复制一个当前环境pytorch的版本,留着后边装其他版本的pytorch

conda create --name env_pytorch220cu --clone env_pytorch2.2.0cu

4、进入新环境

conda activate env_pytorch220cu

5、按官网命令,安装2.2.0 GPU版本

Previous PyTorch Versions | PyTorch

# CUDA 12.1
conda install pytorch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

嘿报错了

源的问题

6、参考更换源(效果失败)

参考添加源

输入:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

conda config --set show_channel_urls yes

显示源信息:

conda info

失败

7、参考官网另一种命令

复制代码
Start Locally | PyTorch
输入:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

还是报错

准备anaconda中重新安装环境

8、安装新的版本,这里准备尝试分别安装最新版pytorch2.2.0和1.12.1(支持cuda11.6)

具体内容见下篇

相关推荐
古希腊掌管学习的神14 分钟前
[搜广推]王树森推荐系统——矩阵补充&最近邻查找
python·算法·机器学习·矩阵
martian66521 分钟前
【人工智能数学基础篇】——深入详解多变量微积分:在机器学习模型中优化损失函数时应用
人工智能·机器学习·微积分·数学基础
人机与认知实验室1 小时前
人、机、环境中各有其神经网络系统
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
LucianaiB1 小时前
探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术
开发语言·爬虫·python
黑色叉腰丶大魔王1 小时前
基于 MATLAB 的图像增强技术分享
图像处理·人工智能·计算机视觉
PieroPc3 小时前
Python 写的 智慧记 进销存 辅助 程序 导入导出 excel 可打印
开发语言·python·excel
迅易科技4 小时前
借助腾讯云质检平台的新范式,做工业制造企业质检的“AI慧眼”
人工智能·视觉检测·制造
古希腊掌管学习的神5 小时前
[机器学习]XGBoost(3)——确定树的结构
人工智能·机器学习
ZHOU_WUYI6 小时前
4.metagpt中的软件公司智能体 (ProjectManager 角色)
人工智能·metagpt
靴子学长6 小时前
基于字节大模型的论文翻译(含免费源码)
人工智能·深度学习·nlp