调试笔记——torch安装成cpu版本,无法使用cuda的问题
问题使用anoconda安装完torch、cuda、cudnn等环境,进行测试看GPU环境是否配置顺利。建立一个 cuda_test.py 测试代码:import torchprint(torch.__version__);print(torch.cuda.is_available())from torch.backends import cudnnprint(cudnn.is_available
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问题
使用anoconda安装完torch、cuda、cudnn等环境,进行测试看GPU环境是否配置顺利。
建立一个 cuda_test.py 测试代码:
import torch
print(torch.__version__);
print(torch.cuda.is_available())
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_available())
得到结果显示安装的是cpu版本的,因此cuda、cudnn都用不了。
原因
因为使用anoconda安装的时候为了速度快点使用了某镜像源,但那个镜像源里面对应的torch等组件被自动下载成cpu版本的了。
解决
不使用anoconda跟镜像,直接用pip,如果下载不下来可以科学上网试试。
(torch等组件的版本根据自己需求来下载)
pip install --user torch===1.7.0 torchvision===0.8.1 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
其中加 “–user”是为了防止一个问题:
ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。

我这里是安装成功了,再跑一下 cuda_test.py 测试代码,这次成功了。
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