couda11.0 对应的pytorch版本,conda install pytotch version=,torchvision version =?
时间: 2024-04-08 17:35:39 浏览: 23
CUDA 11.0 对应的 PyTorch 版本为 1.7.0,可以使用以下命令在 conda 环境中安装:
```
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 cudatoolkit=11.0 -c pytorch
```
请注意,此版本的 PyTorch 需要与 CUDA 11.0 和 cuDNN 8.0 兼容。
相关问题
RTX A2000安装pytorch1.7.1版本
您可以按照以下步骤在RTX A2000上安装PyTorch 1.7.1版本:
1. 确保您的操作系统为Ubuntu 18.04或20.04。
2. 安装CUDA 10.2或11.0,具体版本取决于您的PyTorch版本。您可以在NVIDIA官网上下载相应版本的CUDA。
3. 安装cuDNN,具体版本也取决于您的PyTorch版本。您可以在NVIDIA官网上下载相应版本的cuDNN。
4. 安装Anaconda或Miniconda,这是一个Python环境管理器。
5. 创建一个新的conda环境并激活它:
```
conda create --name pytorch171 python=3.7
conda activate pytorch171
```
6. 在conda环境中安装PyTorch和torchvision:
```
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch
```
其中,<your_cuda_version>应替换为您安装的CUDA版本,例如cudatoolkit=10.2或cudatoolkit=11.0。
完成上述步骤后,您就可以在RTX A2000上使用PyTorch 1.7.1了。
编译torchvision时版本错误,不是我安装的版本
这可能是因为你安装的 PyTorch 版本与 torchvision 要求的版本不匹配所导致的。你可以尝试升级或降级 PyTorch 版本以解决此问题。
如果你使用的是 conda,可以使用以下命令安装特定版本的 PyTorch:
```
conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch
```
其中,`<your_cuda_version>` 是你的 CUDA 版本号,例如 `10.2` 或 `11.0`。
如果你使用的是 pip,可以使用以下命令安装特定版本的 PyTorch:
```
pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
```
其中,`+cu110` 表示你的 CUDA 版本为 11.0,如果你的 CUDA 版本不同,需要相应地更改。