pytorch1.13用cuda10.1能进行gpu加速吗

PyTorch 1.3.1 支持 CUDA 10.1，因此您可以使用 CUDA 10.1 对 PyTorch 进行 GPU 加速。请确保您的 GPU 和 CUDA 版本与 PyTorch 版本兼容。您可以使用以下代码检查您的 PyTorch 是否已启用 GPU 加速：

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

如果输出为 True，则表示您的 PyTorch 已启用 GPU 加速。

相关问题

pytorch1.7.1，cuda10.1，GPU版本Ubuntu安装命令

以下是在 Ubuntu 系统下安装 PyTorch 1.7.1 和 CUDA 10.1 的命令：

1. 安装 CUDA 10.1

# 添加 NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.243-418.87.00/7fa2af80.pub

sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

# 添加环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. 安装 PyTorch 1.7.1

pip install torch torchvision torchaudio

注意：在安装 PyTorch 时，如果你的机器上有 NVIDIA GPU，它会自动使用 CUDA 加速。如果你没有 GPU，它会使用 CPU 运行。

pytorch1.7.1，cuda10.1，GPU版本官网Linux一条安装命令是什么

在官网上，安装 PyTorch 1.7.1 和 CUDA 10.1 的 Linux 一条安装命令如下：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

这个命令会自动下载并安装 PyTorch 1.7.1 和 CUDA 10.1 所需的依赖库。请确保你的机器上已经安装好了 CUDA 10.1 和对应的 NVIDIA GPU 驱动程序。