conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

这是一个使用conda命令安装PyTorch及其相关库的示例。具体命令如下所示：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
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这个命令将会使用conda包管理器安装PyTorch、torchvision和torchaudio库，并且指定了使用的CUDA版本为12.1。同时，还指定了使用pytorch和nvidia的软件源来获取这些库的安装包。
请注意，这个命令假设你已经安装了conda，并且已经配置好了conda的环境。如果你还没有安装conda，请先安装conda并配置好环境，然后再运行这个命令。

相关问题

conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch变成pip命令

这个操作可以使用以下的pip命令来实现：
pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/stable
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需要注意的是，这个命令中的cu100对应的是CUDA的版本号，如果你使用的是其他版本的CUDA，请修改相应的版本号。

电脑中下载cuda10.1安装包后应该怎么安装与配置到我的环境变量中，才能让我正确地在anaconda prompt中使用这条指令conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

以下是安装和配置cuda10.1的步骤：

下载cuda10.1安装包并安装。安装过程中需要注意选择正确的安装路径和组件，一般建议选择默认选项。安装完成后，cuda10.1会被安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1目录下。

将cuda10.1的路径添加到环境变量中。打开系统属性窗口，点击高级系统设置，进入高级选项卡，点击环境变量，在系统变量中找到Path变量，点击编辑，在变量值的末尾添加C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin;C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp;。确认修改后，关闭所有对话框。

验证cuda10.1是否安装成功。打开命令提示符，输入nvcc -V，如果出现以下信息，则表示cuda10.1安装成功：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_Pacific_Daylight_Time_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

在anaconda prompt中使用conda install pytorch=1.6.0 torchvision=0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch指令，即可成功安装pytorch和torchvision，并使用cuda10.1作为计算后端。