pip 国内安装gpu版pytorch

简介: pytorch官网提供的方式下载太慢,可以配置全局镜像

将豆瓣镜像添加到全局

pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple

根据实际情况更改cuda版本

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch_stable.html


相关实践学习
基于阿里云DeepGPU实例,用AI画唯美国风少女
本实验基于阿里云DeepGPU实例,使用aiacctorch加速stable-diffusion-webui,用AI画唯美国风少女,可提升性能至高至原性能的2.6倍。
相关文章
|
5小时前
|
人工智能 并行计算 PyTorch
【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比(附代码)
【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比(附代码)
58 0
|
5小时前
|
机器学习/深度学习 存储 PyTorch
【AMP实操】解放你的GPU运行内存!在pytorch中使用自动混合精度训练
【AMP实操】解放你的GPU运行内存!在pytorch中使用自动混合精度训练
77 0
|
5小时前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置
anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置
145 0
|
5小时前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法框架/工具
Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch(GPU版)+Pycharm+Win11深度学习环境配置
Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch(GPU版)+Pycharm+Win11深度学习环境配置
118 3
|
5小时前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练:深度解析与实战代码指南
本文介绍了PyTorch中利用多GPU进行深度学习的三种策略:数据并行、模型并行和两者结合。通过`DataParallel`实现数据拆分、模型不拆分,将数据批次在不同GPU上处理;数据不拆分、模型拆分则将模型组件分配到不同GPU,适用于复杂模型;数据和模型都拆分,适合大型模型,使用`DistributedDataParallel`结合`torch.distributed`进行分布式训练。代码示例展示了如何在实践中应用这些策略。
123 2
【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练:深度解析与实战代码指南
|
5小时前
|
iOS开发 MacOS Python
Mac安装pip报错的解决办法
Mac安装pip报错的解决办法
|
5小时前
|
安全 iOS开发 MacOS
|
5小时前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
【Hello AI】安装和使用AIACC-AGSpeed(优化PyTorch深度学习模型)
AIACC-AGSpeed(简称AGSpeed)专注于优化PyTorch深度学习模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性能,相比原始的神龙AI加速引擎AIACC,可以实现无感的计算优化性能。本文为您介绍安装和使用AGSpeed的方法。
|
5小时前
|
人工智能 弹性计算 Ubuntu
【Hello AI】安装并使用Deepnccl-多GPU互联的AI通信加速库
Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用Deepnccl的操作方法。
|
5小时前
|
机器学习/深度学习 编解码 PyTorch
Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(CNN卷积神经网络)
Pytorch实现手写数字识别 | MNIST数据集(CNN卷积神经网络)