蓝牙核心规范（V5.4）10.4-BLE 入门笔记之ISOAL

安装CUDA 10.2对应的PyTorch GPU版本的步骤如下： 1. 访问https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，这是PyTorch稳定版本的下载页。 2. 在该页面中，找到与CUDA 10.2兼容的PyTorch和相关库的下载链接。...

对于 CUDA 10.2，可以使用 PyTorch 的 GPU 版本。你可以通过以下命令安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch GPU 版本： ```shell pip install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio==0.7.2 -f ...

### CUDA 10.2环境下正确安装 PyTorch 1.8 的方法 为了在 CUDA 10.2 环境下正确安装 PyTorch 1.8，可以按照以下方式操作： #### 创建 Conda 虚拟环境 首先通过 `conda` 创建一个新的 Python 3.7 虚拟环境并激活它...

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本，建议通过 Anaconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作指南： #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 ...

### 解决 PyCharm 中 `torch.cuda.is_available()` 返回 False 的问题 为了确保在 PyCharm 中能够正确识别 GPU 并使得 `torch.cuda.is_available()` 返回 True，可以按照以下建议操作： #### 创建并激活 Conda 环境 确保在一个专门的 Anaconda 环境下工作有助于隔离依赖项。通过命令行工具（Anaconda Prompt 或者 Terminal）来创建一个新的 conda 环境，并指定 Python 版本以及安装所需的包。 ```bash conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv ``` #### 安装 CUDA 和 PyTorch 确认所使用的 CUDA 工具包版本与显卡驱动兼容后，再利用 conda 命令安装特定版本的 PyTorch 及其配套组件 TorchVision。这一步骤对于让 PyTorch 正确检测到 GPU 至关重要[^2]。 ```bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 设置 PyCharm 使用正确的解释器 完成上述步骤之后，在 PyCharm 内部设置项目的 Python 解释器为刚才创建的那个 conda 环境中的解释器路径。这样做的目的是为了让 IDE 加载来自该虚拟环境中的一切资源，包括已经配置好的 CUDA 支持。 #### 测试配置有效性 最后，在新的会话中测试 `torch.cuda.is_available()` 函数的结果是否变为 True。如果一切正常的话，则表明现在可以在 PyCharm 下顺利调用 GPU 来加速计算任务了[^3]。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ```