cuda10.1对应的torch版本号

对应的 PyTorch 版本号应该是 1.4.0，可以通过以下命令安装：

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。

linux开发机使用conda安装CUDA10.1对应的torch1.70GPU版

首先，你需要在你的Linux开发机上安装CUDA 10.1。可以通过以下步骤安装：

1. 下载CUDA 10.1的安装包，可以从NVIDIA的官网下载。
2. 运行安装包，按照提示进行安装。记住安装路径，后面会用到。

安装完成后，你可以按照以下步骤安装torch 1.7.0 GPU版本：

1. 打开终端，使用conda创建一个新的环境：

   conda create -n torch_gpu python=3.7

2. 激活环境：

   conda activate torch_gpu

3. 安装pytorch和torchvision：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4. 测试安装是否成功，进入Python解释器，输入以下代码：

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

如果输出的版本号为1.7.0，且cuda可用，则说明安装成功。

注意：安装过程中可能会遇到一些依赖项的问题，可以根据提示安装相应的依赖项。