ubuntu配置环境pytorch要用比cuda更高的版本马

在Ubuntu系统中配置PyTorch环境时，确保PyTorch版本与CUDA版本的兼容性是很重要的。如果你的CUDA版本比PyTorch支持的版本要高，你需要确保选择一个与你的CUDA版本兼容的PyTorch版本。通常情况下，PyTorch官方会提供不同版本的预编译二进制文件，这些文件是针对特定的CUDA版本进行优化的。

如果你需要安装一个与CUDA版本兼容的PyTorch，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确认你的CUDA版本。你可以通过在终端运行`nvidia-smi`来查看当前的CUDA版本。

2. 接下来，访问PyTorch官网的安装指南页面，选择对应的安装命令。在选择安装命令时，确保指定的PyTorch版本是支持你CUDA版本的最新稳定版本。

3. 使用pip安装命令。例如，如果你的CUDA版本是11.3，你可以使用类似于下面的命令来安装PyTorch（以Python 3.8为例）：

   pip3 install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

注意替换命令中的版本号为你选择的与CUDA兼容的版本。

4. 如果官网提供的版本与你的CUDA版本不匹配，你可能需要从源代码编译PyTorch，或者寻找社区提供的预编译包。

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UBUNTU20.04安装pytorch

UBUNTU20.04安装pytorch的步骤如下：
1. 首先，安装Ubuntu20.04操作系统。
2. 安装NVIDIA驱动以支持CUDA。
3. 安装CUDA 11.0或更高版本。
4. 安装CUDNN库。
5. 安装Anaconda3。
6. 打开终端，并使用conda命令安装pytorch。在安装命令中，确保删除"-c pytorch"以加快安装速度。以下是一个示例安装命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
7. 最后，进入python环境，导入torch库并运行torch.cuda.is_available()来检查pytorch是否成功安装。如果返回值为True，则表示安装成功。

请注意，你可以根据你的需求选择不同的pytorch版本。你可以在pytorch官方网站上找到对应版本的安装命令。另外，确保你的操作系统和CUDA版本与所选pytorch版本兼容。

ubuntu安装pytorch gpu版本

安装PyTorch GPU版本的步骤如下：
1. 确保你的电脑有NVIDIA GPU。
2. 安装CUDA和cuDNN，可以在NVIDIA官网下载安装。
3. 在终端中输入命令：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中"cu111"是CUDA版本，可能需要更换。
4. 安装完成后，可以使用如下命令验证是否安装成功:

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

5. 如果你的电脑有多块显卡，可以在设置中设置使用的显卡。

注意：如果你的系统是ubuntu18.04或更高版本，请确保安装了nvidia-driver-450或更高版本。