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windows11+GPU1060安裝強化學習環(huán)境之pytorch

2年前作者：昊溫柔分類：Toy博客閱讀(21)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了windows11+GPU1060安裝強化學習環(huán)境之pytorch。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

這里大家看一個視頻系列，講得非常詳細，鏈接在此：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=28&vd_source=3be739b673e1151850f4b8060ac78e1a
這里主要是說我遇到的問題以及解決辦法。
首先，我的筆記本是有顯卡的，只不過算力為6，較低，但是已經(jīng)差不多了，主要是想在windows上操作，嗯，還有就是在服務(wù)器上很慢，只是兩個情況都試了，誰最快完成就選擇誰。
我是之前把我的獨立顯卡禁用了，因為不是英偉達顯卡。自己筆記本有兩個顯卡，害怕會產(chǎn)生沖突。一切按視頻講解一番操作，但是在最后驗證的時候是false，仔細觀察下載的包計劃，是cpu版本，閱讀b站評論區(qū)網(wǎng)友的回答，得知沒有g(shù)pu版本的所以選擇了cpu版本下載，所以我降低了pytorch的版本，選擇了11.7的版本，大家可以到這個鏈接上去看自己cuda版本對應的pytorch在你的下載網(wǎng)址到底有沒有，因為我的下載地址是清華鏡像，所以是這個鏈接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
除此以外，我還遇到的一個問題就是cuda驅(qū)動的重新安裝，這個百度可以搜索到教程，給出我參考的鏈接https://blog.csdn.net/qq_44703886/article/details/112859392?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170555638116800215084070%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=170555638116800215084070&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allbaidu_landing_v2~default-5-112859392-null-null.142^v99pc_search_result_base6&utm_term=nvidia%E6%98%BE%E5%8D%A1%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%95%99%E7%A8%8B&spm=1018.2226.3001.4187文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-804475.html

到了這里，關(guān)于windows11+GPU1060安裝強化學習環(huán)境之pytorch的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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Windows環(huán)境下GPU版本pytorch安裝
通過官網(wǎng)引導就可以完成安裝，或者通過下面網(wǎng)址復制conda安裝命令，安裝歷史版本 Previous PyTorch Versions | PyTorch ? 輸出：參考： Windows環(huán)境下Gpu版本的Pytorch安裝_pytorch向下兼容嗎_曉碼bigdata的博客-CSDN博客
2024年02月12日
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Windows下PyTorch深度學習環(huán)境配置（GPU）
（路徑最好全英文）（下載好后，可以創(chuàng)建其他虛擬環(huán)境，因為是自己學習，所以先不放步驟，有需要者可以參考B站up我是土堆的視頻） 1.確定顯卡型號（如圖右上角，我是1050ti）確定顯卡算力 6.1 （更多CUDA和GPU間的算力關(guān)系可參考https://zhuanlan.zhihu.com/p/544337083?utm_id=0）確
2024年02月16日
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CUDA 11.7 版本下安裝Tensorflow-gpu以及Keras (Windows以及Ubuntu)
? 記錄：在復現(xiàn)論文代碼時碰到使用keras環(huán)境，于是在自己windows系統(tǒng)的臺式機（RTX 3080；CUDA 11.7）上進行了安裝，但是發(fā)現(xiàn)臺式機的顯存無法支持程序的運行。于是將一摸一樣的環(huán)境配置到更大現(xiàn)存的Ubuntu服務(wù)器（CUDA 11.7）上，但配置環(huán)境出錯，一直無法調(diào)用GPU。經(jīng)過一天的
2024年02月01日
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Python&aconda系列：GPU深度學習環(huán)境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及對應版本
官方推薦的cuda版本為10.2和11.3，這兩種 cuda 支持大多數(shù)的 pytorch 版本。以下是Pytorch和CUDA對應的版本 CUDA 環(huán)境 PyTorch 版本 9.2 0.4.1、1.2.0、1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.0 1.2.0、1.1.0、1.0.0(1) 10.1 1.4.0、1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1) 10.2 1.5.0(1)、1.6.0、1.7.0(1)、1.8.0(1)、1.9.0、1.9.0、1.10.0、1.
2024年02月02日
瀏覽(97)
windows10系統(tǒng)PYthon深度學習環(huán)境安裝（Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow，Pycharm）
一、總體說明 1、說明：總體採用https://blog.csdn.net/zhizhuxy999/article/details/90442600方法，部分步驟由於版本變化，進行了調(diào)整。 2、基本概念編程語言/編譯器：Python。Python的特點是“用最少的代碼干最多的事”。Python 2即在2020年停止更新，所以現(xiàn)在學習Python 3是最好的選擇。 P
2023年04月18日
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【深度學習環(huán)境搭建】Windows搭建Anaconda3、已經(jīng)Pytorch的GPU版本
無腦下載安裝包安裝（自行百度）注意點： 1、用戶目錄下的.condarc需要配置（自定義環(huán)境的地址（別忘了給文件夾加權(quán)限）；鏡像源） 1、先看你的顯卡版本 Win +R - 輸入命令nvidia-smi，看你的cuda版本 2.下載離線版本安裝包（在線也行，只要你有耐心） https://download.pytorch.org
2024年02月02日
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Pytorch深度強化學習：Gym安裝與環(huán)境搭建教程(附基本指令表)
本專欄重點介紹強化學習技術(shù)的數(shù)學原理，并且采用Pytorch框架對常見的強化學習算法、案例進行實現(xiàn) ，幫助讀者理解并快速上手開發(fā)。同時，輔以各種機器學習、數(shù)據(jù)處理技術(shù)，擴充人工智能的底層知識。 ??詳情：《Pytorch深度強化學習》強化學習是在潛在的不確定復雜環(huán)
2024年02月05日
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（純小白向）Windows配置GPU深度學習環(huán)境：Cuda+Anaconda+pytorch+Vscode
目錄一、Cuda和Cudnn下載安裝 1.1 確定自己的電腦顯卡驅(qū)動支持的Cuda版本 1.2 Cuda下載與安裝 1.3 Cudnn下載與安裝二、Anaconda下載安裝 2.1 下載 2.2 安裝 2.3 手動配置環(huán)境變量 2.4 測試是否安裝成功三、Pytorch下載安裝 3.1 創(chuàng)建conda虛擬環(huán)境 3.2 Pytorch下載四、Vscode下載與環(huán)境配置 4.1
2024年02月05日
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Windows安裝tensorflow-gpu（1050Ti，cuda11.6，cuDNN7.6.5，python3.6，tensorflow-gpu2.3.0）
參考：https://blog.csdn.net/qq_43215538/article/details/123852028 首先查看本機GPU對應的cuda版本，如下圖所示，本機cuda版本為11.6，后面選擇的cuda版本不要超過這里的版本就好。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive選擇相應的cudatoolkit版本下載，如這里選擇版本一定要注意，因為cuda版本
2023年04月08日
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pytorch的深度學習環(huán)境安裝配置（GPU版）
目錄一些概念理解 ?0.anaconda配置國內(nèi)鏡像源 ?1.anaconda建立一個新的虛擬環(huán)境 ?2. 更新顯卡驅(qū)動CUDA Driver ?3. 安裝pytorch 3.1 法（一）：利用pip安裝Pytorch 3.1.1 法（一）在線pip安裝 ?3.1.2 法（二）本地pip安裝 3.2 法（一）：利用conda安裝Pytorch 3.3 驗證pytorch是否安裝成功 ?4. Pychar
2023年04月15日
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