pytorch cuda 9.0

PyTorch是一个由Facebook开发的机器学习框架，支持动态图和静态图两种计算图模式，广泛应用于深度学习领域。CUDA是Nvidia公司推出的并行计算平台和编程模型，可用于在GPU上加速机器学习算法的运算。

PyTorch支持CUDA加速，用户可以利用CUDA的并行计算能力提高算法的训练和推断速度。当前，PyTorch最新的稳定版本PyTorch1.7.0推荐使用CUDA11.0进行加速。而CUDA9.0是一种较旧的CUDA版本，相比较较新的版本会有性能上的差异，但是对于一些老的GPU设备来说，CUDA9.0可能是其支持的最新CUDA版本。

因此，在选择PyTorch的CUDA版本时，首先需要考虑所使用的GPU设备是否支持该版本的CUDA，其次还需考虑与其他软件及驱动的兼容性。如果您的GPU设备支持CUDA9.0，并且您的系统环境和其他软件需要使用此版本，那么您可以选择使用PyTorch的CUDA9.0版本进行加速。

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安装PyTorch 0.4.1+CUDA9.0

好的，您可以按照以下步骤安装PyTorch 0.4.1 CUDA9.0：

1. 首先，下载对应版本的安装包：

wget https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

2. 安装PyTorch：

pip install torch-0.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

3. 验证PyTorch是否安装成功：

import torch
print(torch.__version__)

如果输出的版本号为0.4.1，则表示PyTorch 0.4.1 CUDA9.0已经安装成功。

请注意，安装PyTorch涉及到的具体细节可能会因操作系统、Python版本以及CUDA版本等因素而略有不同。以上步骤仅供参考，请在安装过程中根据自己的实际情况选择相应的版本和安装方式。

CUDA9.0安装pytorch

安装 PyTorch 需要先安装 CUDA，以下是在 Windows 系统下安装 CUDA9.0 和 PyTorch 的步骤：

1. 下载安装 CUDA9.0：访问 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载适合自己系统的 CUDA9.0 版本，并按照安装提示进行安装。

2. 安装 cuDNN：访问 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载对应版本的 cuDNN，并将其解压到 CUDA9.0 安装路径下的相应目录。例如，如果你在安装 CUDA9.0 时选择的安装路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，那么将 cuDNN 解压到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 目录下。

3. 安装 Anaconda：访问 https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合自己系统的 Anaconda，并按照安装提示进行安装。

4. 创建虚拟环境：打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个名为 pytorch 的虚拟环境（也可以自定义名称）：

   conda create --name pytorch python=3.7

5. 激活虚拟环境：输入以下命令激活 pytorch 虚拟环境：

   conda activate pytorch

6. 安装 PyTorch：输入以下命令安装 PyTorch：

   conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch

7. 验证安装：输入以下命令验证 PyTorch 是否安装成功：

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

如果输出版本号和 True，则说明 PyTorch 安装成功并且可以使用 CUDA 进行加速。