cuda10.1对应的torch版本号
时间: 2023-10-22 11:03:33 浏览: 46
对应的 PyTorch 版本号应该是 1.4.0,可以通过以下命令安装:
```shell
pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
```
其中,`cu101` 表示 CUDA 10.1 版本。如果你的 CUDA 版本不同,需要相应地修改后面的文件路径。
相关问题
cuda10.1安装torch1.7.0和torchvision0.8.1
以下是在 Ubuntu 18.04 上安装 CUDA 10.1、Torch 1.7.0 和 Torchvision 0.8.1 的步骤:
1. 安装 CUDA 10.1
首先,您需要在您的系统上安装 CUDA 10.1。您可以从 NVIDIA 的官方网站下载适用于您的系统的 CUDA 10.1 安装程序。
下载后,打开终端并导航到下载的 CUDA 安装程序所在的目录。然后运行以下命令:
```
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
```
按照安装程序的提示进行安装。安装完成后,您需要将 CUDA 的路径添加到 PATH 环境变量中。打开终端并运行以下命令:
```
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
2. 安装 Torch 1.7.0
使用以下命令安装 Torch 1.7.0:
```
pip3 install torch==1.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
```
3. 安装 Torchvision 0.8.1
使用以下命令安装 Torchvision 0.8.1:
```
pip3 install torchvision==0.8.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
```
安装完成后,您可以通过在终端中运行以下命令来验证 Torch 和 Torchvision 是否正确安装:
```
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
python3 -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"
```
如果输出的版本号分别为 1.7.0 和 0.8.1,则表示 Torch 和 Torchvision 已经成功安装。
cuda10.1对应的pytorch版本,以及安装步骤
CUDA 10.1 对应的 PyTorch 版本是 PyTorch 1.4.0。以下是安装步骤:
1. 首先,确保已经安装了 CUDA 10.1。可以通过 `nvcc --version` 命令来检查 CUDA 版本。
2. 创建一个新的虚拟环境(可选但推荐),可以使用 Anaconda 或者 Python 的虚拟环境管理工具。
3. 打开终端或命令提示符,激活虚拟环境。
4. 使用以下命令安装 PyTorch:
```
pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0
```
这将安装 PyTorch 1.4.0 和对应的 torchvision。
5. 安装完成后,可以使用以下代码验证 PyTorch 是否成功安装:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
如果输出的版本号为 1.4.0,则表示安装成功。