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
时间: 2024-04-08 12:31:17 浏览: 37
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
cuda11.4对应python和pytorch版本
CUDA 11.4 目前支持的 Python 版本是 3.6、3.7、3.8 和 3.9,PyTorch 的官方文档中推荐使用 CUDA 11.1 或 11.2,但也支持使用 CUDA 11.4。因此,可以使用 Python 3.6-3.9 和 PyTorch 1.9 来配合 CUDA 11.4 使用。
python新建虚拟环境并安装GPU版本的pytorch
可以按照以下步骤来新建虚拟环境并安装GPU版本的PyTorch:
1. 首先,确保已经安装了Anaconda或者Miniconda,如果没有安装可以前往官网下载安装。
2. 打开终端或者Anaconda Prompt,输入以下命令来新建一个虚拟环境:
```
conda create --name myenv python=3.7
```
这里新建了一个名为myenv的虚拟环境,并且指定了Python版本为3.7。
3. 激活虚拟环境,输入以下命令:
```
conda activate myenv
```
4. 安装PyTorch GPU版本,输入以下命令:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
```
这里安装的是PyTorch 1.9版本,需要的CUDA版本是11.1,可以根据自己的需求修改。
5. 安装完成后,可以通过以下命令来验证是否安装成功:
```
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```
如果输出True,则表示安装成功。
6. 最后,可以通过以下命令来退出虚拟环境:
```
conda deactivate
```
这样就完成了新建虚拟环境并安装GPU版本的PyTorch的过程。