怎么安装pytorch1.6.0的gpu版本

首先，确保您已经安装了 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 工具包。然后，您可以按照以下步骤安装 PyTorch 1.6.0 的 GPU 版本：

1. 在终端中输入以下命令安装 PyTorch：

pip install torch==1.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

其中 `cu101` 对应的是 CUDA 10.1 版本，如果您安装的是其他版本的 CUDA，需要相应地修改。

2. 安装 torchvision：

pip install torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

同样，`cu101` 对应的是 CUDA 10.1 版本，如果您安装的是其他版本的 CUDA，需要相应地修改。

安装完成后，您可以在 Python 中导入 PyTorch 并检查是否安装成功：

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

输出结果应该类似于：

1.6.0
True

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在已经安装2.3.0gpu版本的tensorflow的虚拟环境中安装1.6.0gpu版本的pytorch，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，进入虚拟环境：

source activate <虚拟环境名称>

2. 安装依赖项：

conda install numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing

3. 安装CUDA 9.0：

conda install -c anaconda cudatoolkit=9.0

4. 安装pytorch 1.6.0：

conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch

5. 安装完毕后，可以通过下面命令测试：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果输出结果为1.6.0，则表示安装成功。

注意：在安装过程中可能会出现一些依赖项的不兼容问题，需要根据错误提示进行相应的解决。

在anaconda prompt中输入什么指令来安装pytorch1.6.0

在anaconda prompt中输入以下指令来安装pytorch1.6.0：

conda install pytorch=1.6.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

请注意，这需要在使用NVIDIA GPU的计算机上安装CUDA Toolkit 10.2。如果您没有GPU或不想使用它，可以使用以下指令安装CPU版本的pytorch：

conda install pytorch-cpu=1.6.0 torchvision-cpu -c pytorch