由于PyTorch官网没有提供除适配CUDA10.3和11.3之外的安装方式,因此可以使用Nightly Binaries方式下载与自己CUDA版本合适的PyTorch
以CUDA11.6为例,在终端中输入以下指令:
- 下载PyTorch
pip install torch --pre --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu116
- 下载Torchvision
pip install torchvision --pre --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu116
- 下载Torchaudio
pip install torchaudio --pre --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu116
或直接下载三件套:
pip install torch torchvision torchaudio --pre --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu116
检查PyTorch是否安装成功:
【Python】查看Python & PyTorch & Torchvision版本_ericdiii的博客-CSDN博客_python查看pytorch版本1. 查看Python版本:方法一:终端中输入:python -V方法二:进入Python环境python输入import sysprint(sys.version)print(sys.version_info)2. 查看PyTorch&TorchVision版本进入Python环境,并输入import torchprint(torch.version)3. 查看TorchVision版本进入Python环境,并输入https://blog.csdn.net/ericdiii/article/details/123343970?spm=1001.2014.3001.5502
参考:
[1] PyTorch + CUDA 11.6 - deployment - PyTorch Forums
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