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编程问答

使用pip配置谷歌Colab Pytorch环境

發(fā)布時間:2023/12/16 编程问答 47 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 使用pip配置谷歌Colab Pytorch环境 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

最近搞了個谷歌云的Colab GCE虛擬機(jī),遷移項目后發(fā)現(xiàn)torch各種報錯,輸出了一下版本才發(fā)現(xiàn)GCE的這個和原生Colab的Pytorch版本不一樣。話不多說,已經(jīng)幫你把包找好了,如果要配置原生Colab的Torch環(huán)境請直接用以下命令,其他Linux設(shè)備也一樣適用。
如果要遷移到Win平臺的話自己在這里找一下https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 主要是鏈接最后面的平臺不同,前面版本號都一樣。

卸載原有的torch

!pip uninstall torch !pip uninstall torchvision !pip uninstall torchaudio

安裝以下包

!pip install https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch-1.12.1%2Bcu113-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl !pip install https://download.pytorch.org/whl/cu113/torchaudio-0.12.1%2Bcu113-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl !pip install https://download.pytorch.org/whl/cu113/torchvision-0.13.1%2Bcu113-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

安裝完成后,重啟代碼執(zhí)行程序,然后查看一下版本

import torch,torchaudio,torchvision torch.__version__ 1.12.1+cu113 torchaudio.__version__ 0.12.1+cu113 torchvision.__version__ 0.13.1+cu113

如果顯示版本號和上面無誤就說明配置好了

順便一提,Colab CUDA版本如下,有需要自行安裝就好。

NVIDIA-SMI 460.32.03 Driver Version: 460.32.03 CUDA Version: 11.2

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用pip配置谷歌Colab Pytorch环境的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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