PyTorch与CUDA环境的安装配置流程

1. 先检查你的CUDA环境

检查NVIDIA驱动和CUDA版本

nvidia-smi

查看右上角的CUDA Version(如:12.8)

2. 根据CUDA版本安装对应的PyTorch

访问 PyTorch官网 获取正确的安装命令。https://pytorch.org/get-started/locally/

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

卸载原有 torch torchvision ,执行以上命令安装。

3. 验证安装

import torch

检查PyTorch版本

print(torch.version)

检查CUDA是否可用

print(torch.cuda.is_available()) # 应该返回True

检查CUDA版本

print(torch.version.cuda)

检查GPU数量

print(torch.cuda.device_count())

执行 python 代码训练模型,显示 NVIDIA GPU 运行应用程序

相关推荐
维克兜率天3 分钟前
【维克】指数调整:哪些股票会被“强制买入“?
人工智能·python·算法
梧桐16818 分钟前
14天、31个缺陷、28个测试脚本—用 Claude Code 完成第三方软件测试
人工智能·测试工具
罗西的思考41 分钟前
【轻量化复刻大模型】线性注意力交互式演示
人工智能·算法·机器学习
美狐美颜sdk1 小时前
视频美颜SDK中的YUV与RGBA格式有什么区别?直播APP开发解析
人工智能·计算机视觉·音视频·美颜sdk·直播美颜sdk·视频美颜sdk
jimmyleeee1 小时前
Agent安全之七:当智能体之间开始“互相信任”------深入理解 OWASP ASI07 不安全的智能体间通信
人工智能·安全
二哈赛车手1 小时前
新人笔记---hermes定时功能设计,具体讲解以及可优化点
java·人工智能·笔记·spring·ai·typescript
Fluxproxy1 小时前
大模型批量数据采集:AI 自动化工作流搭建实战
大数据·人工智能·自动化
AAwangzong1 小时前
AI时代RPA技术解析:如何构建兼顾流程执行与智能决策的自动化平台?
人工智能·经验分享·rpa·智能体