python版本3.7，cuda版本11.1，应该下载哪个版本的pytorch呢？具体命令是什么呢

对于 Python 版本 3.7 和 CUDA 版本 11.1，你可以使用以下命令来下载适用的 PyTorch 版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

这个命令会在 conda 中安装适用于 CUDA 11.1 的最新版本的 PyTorch，同时还会安装 torchvision 和 torchaudio 包。使用 `-c pytorch -c conda-forge` 参数可以确保从这两个渠道获取依赖项。

请注意，你需要确保已经正确安装了 CUDA 11.1 和相应的 GPU 驱动程序。

相关问题

CUDA 11.1 对应的 PyTorch 版本和python版本

CUDA 11.1 支持 PyTorch 1.8.0 及以上版本，同时需要使用 Python 3.6、3.7 或者 3.8。建议使用 PyTorch 官方提供的预编译版本，以保证 CUDA 和 PyTorch 的兼容性。你可以在 PyTorch 官网的下载页面中找到对应的版本：https://pytorch.org/get-started/locally/ 。

cuda11.1对应的pytorch版本安装教程

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是一种用于处理图形运算的并行计算平台，PyTorch 是一个基于这种平台的深度学习框架。为了在 PyTorch 中利用 CUDA 11.1，你需要确保已经安装了 Python、对应版本的 NVIDIA 驱动程序，并按照以下步骤进行：

1. **安装Python**:
如果还未安装，访问 https://www.python.org/downloads/ 下载最新版 Python 并安装。

2. **检查CUDA版本**:
在终端或命令提示符输入 `nvidia-smi`，确认是否有 CUDA 11.1 的显示。如果没有，需要下载安装 NVIDIA 驱动程序，可以去 https://www.nvidia.com/Download/index.aspx 下载适用于你的显卡型号的最新驱动。

3. **安装CUDA Toolkit**:
可从 NVIDIA Developer网站 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 获取 CUDA 11.1 的安装包，注意选择与你的操作系统匹配的版本（如 Windows、Linux）。安装过程中，记得勾选“Add CUDA to PATH”选项以便后续引用。

4. **安装cuDNN**:
cuDNN是深度学习加速库，通常随CUDA一起提供。如果未自动安装，可在CUDA Toolkit 中找到，或者单独下载cuDNN（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）。

5. **安装PyTorch with CUDA支持**:
使用conda环境推荐，打开终端并运行：

   conda create -n pytorch_cuda python=3.7 torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch

或者使用pip（注意这可能会导致不一致的问题，建议使用conda）：

   pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

6. **激活环境**:
对于conda环境：

   conda activate pytorch_cuda

7. **验证安装**:
运行以下代码测试 GPU 是否可用：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available())

如果你遇到问题，可能需要查阅PyTorch官方文档（https://pytorch.org/docs/stable/getting_started/notes/cuda.html），或者搜索相关论坛解决。