Gpu

Lahenda torch.cuda.is_available () tagastab alati vale metafüüsika meetodi

Solve Torch Cuda Is_available Always Return False One Method Metaphysics



Seda on kasutatud TensorFlow'i (kera) mõne töö lõpetamiseks, sest paljud pytorchiga paberimudelid ei suuda koodi lugeda, mis see tõenäoliselt pole. Võtke lihtsalt see puhkus, epideemia lainete põhjustel ei saa kodus välja minna, õppige pytorchi kohta.

Mäng on kaasas sülearvuti GeForce 1050 graafikakaart, GPU saadaval, mitte valge ei mõtle, kõigepealt installige GPU versiooni öelda. Kuid olen järginud kogu veebimeetodit, torch.cuda.is_available () tagastab alati vale. Mul on kerge obsessiiv-kompulsiivne häire, uni pole vabanemiseks.



Kõigepealt rääkige minu tegemiste töökorrast. Teil võib olla viide. (Süsteem: WIN10)



1. Installige CUDA
ja suurel hulgal siin muid kvaliteedimärkmeid, see ei ole üksikasjalik. Minu enda masin toetab CUDA10.2-d, kuid installisin CUDA10-i ja tavaliselt peaks see olema versiooniversioonideta. Õigesti installitud koputage nvcc -V cmd-s saab kuvada saab.
pilt
NVIDIA-smi käsu ekraanipilt allpool. Enesetunne pole probleem, ka draiviversioon on kallis.
pilt
2. Paigaldage pytorchi vastav versioon
on kindlasti mõeldav esimene ametlik veebisaidi installimine. conda + = Tsinghua allika taasavamine. Siin on minu enda auk.
pilt
3. Paigaldage cudnn jne.
Samamoodi suur arv õpetajate ametikohti. Ma olin alati kaotanud, meeleheitel, proovige selle paigaldamise ideed hoida, mille tulemuseks pole muna.



Raiders ütles, et selle probleemi peamine põhjus on see, et draiver on valesti installitud. Kuid minu enda olukord ei vasta.
suur hulk artikleid otsingus tulutult. Ma komistasin, kasutage käsku, et alla laadida ametlik veebisait conda, tegelikult kogu protsessori versioon.
pilt
Sõltumata sellest, kuidas ma proovin konda alla laadida mis tahes versiooni, on kõik protsessori versioonid. Tsinghua probleemi allikas võib olla? ? Ma ei tea ju üht valget. .

Kuna konda ei saa kasutada, siis kasutage pipi. Ametlik veebisait pip käsk, ei tea, ei ole minu probleem, isegi kasutades erinevaid allikaid, kiirus on väga aeglane, mis katkestada, 700M + ta lihtsalt hoidke. Abitu, kasutades kohalikku allalaadimismeetodit.
siin otsin pytorch-cuda versiooni kooskõlas oma versiooniga, tõrvikuvisiooniga versiooni allalaadimine.
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
(sama aeglane kiirus! .... kuid mitte murda vaevalt a all)

Pärast pipi allalaadimist saab installida xxx (allalaaditud faili nimi).



pilt
Järgmine on ime tunnistajaks. Kuid ime on see, kuidas see juhtus, conda Miks ma ainult CPU versioonis ei saanud ma põhjalikult aru. Tere tulemast kogu suur Jumal, kes juhendab õpilasi alandlikult nõu küsima.