GPU配置pytorch环境(links for torch)

一、创建一个新的虚拟环境

二、激活虚拟环境

三、打开或新建一个pycharm项目,把环境选成我们刚刚新建的虚拟环境

四、从links for torch网站下载与自己cuda版本和python版本对应的torch

五、在pycharm的终端pip install 安装torch

直到显示成功安装

六、验证pytorch是否成功安装

import torch
a = torch.cuda.is_available()
print(a)
ngpu= 1
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())

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