我尝试了以下步骤:https://pytorch.org/get-started/locally/
首先,我创建了一个 conda 环境:
conda create -n facenet37_2 python=3.7
然后在上面的站点我选择了:
PyTorch Build: Stable (1.4)
OS: Linux (I am using Ubuntu 18.04)
Package: conda
Language: python
CUDA: 10.1
它要求我运行以下命令:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
但在那之后,当我打开 python 并输入:
import torch
torch.cuda.is_available()
我错了
我有 GeForce GT 630M(计算能力:2.1)。但它没有被检测到。为什么?是不是太老了不再支持了?我该如何解决这个问题?
编辑:为什么我得到了反对票?
最佳答案
GeForce GT 630M 的计算能力为 2.1,因此最多只支持 CUDA 8。
- PyTorch 二进制文件 在 PyTorch 0.3.1 中放弃了对计算能力 <= 5.0 的支持.我不清楚二进制文件中是否曾包含计算能力 2.1。
- PyTorch 代码库在 PyTorch 1.1.0 中放弃了对 CUDA 8 的支持.
由于第二点,必须更改 PyTorch 代码库才能使您的 GPU 使用最新版本。您的选择是:
- 安装不支持 GPU 的 PyTorch。
- 尝试从源代码 (instructions) 编译 PyTorch < 1.1.0。确保 checkout v1.0.1 标签。这将生成支持您的计算能力的二进制文件。
- 如果可接受,您可以尝试安装一个非常旧的版本:PyTorch < 0.3.1 使用 conda 或 wheel,看看是否可行。它可能具有计算能力 2.1 支持,但我无法验证这一点。参见 pytorch.org供引用。虽然它看起来像指向 https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch_stable.html 的链接坏了。
关于python - 如何在pytorch中使用GPU?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60101973/