标签：1.10 whl torch cu111 pytorch cuda 版本 print

机器上加了RTX3060的卡，cuda装的11.1的版本，cudnn还不是特别清楚装的哪个版本？vs是2017这个版本的。下面来装pytorch。主要参考这个网站的内容“https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/115612970”。
在anaconda里输入这几行代码
import torch
import tensorflow as tf

print(torch.version)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.zeros(1).cuda())
print(tf.test.is_built_with_cuda())
print(tf.test.is_gpu_available())
提示我的显卡功能并没有使上。还是cpu版本的。从网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”去下载轮子文件，下了下面几个：
torch-1.9.1+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
torch-1.10.1+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
在anacoanda的terminal里pip install .\torch-1.10.1+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl --user报下面的错误信息：
torchvision 0.11.3 requires torch==1.10.2, but you have torch 1.10.1+cu111 which is incompatible.
根据报错信息，从新下载了
torch-1.10.2+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl
然后从新在terminal输入命令：pip install .\torch-1.10.2+cu111-cp36-cp36m-win_amd64.whl --user
这下虽然有很多黄色warning错误提示，但总算是安装成了。重启测试：
import torch
print(torch.backends.cudnn.version())
print(torch.version)
print(torch.version.cuda)
print(torch.zeros(1).cuda())
print(torch.cuda.is_available())
输出：
8005
1.10.2+cu111
11.1
tensor([0.], device='cuda:0')
True
这算是安装成功了吧。后续用用就知道了。

标签：1.10,whl,torch,cu111,pytorch,cuda,版本,print
来源： https://www.cnblogs.com/zhengw28/p/16445983.html

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