用清华惊醒安装cuda113对应的gpu版本的pytorch

您可以按照以下步骤安装CUDA 11.3对应的GPU版本的PyTorch：

1. 首先，您需要在NVIDIA官网上下载和安装CUDA Toolkit 11.3。您可以在 https://developer.nvidia.com/cuda-11.3-download-archive 选择适合您系统的版本进行下载和安装。

2. 安装完CUDA Toolkit后，您需要安装cuDNN v8.2，这是一个加速深度学习库，可与CUDA一起使用。您可以在 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 上下载cuDNN v8.2。请确保选择与您的CUDA版本兼容的cuDNN版本。

3. 接下来，您可以使用conda或pip安装PyTorch。如果您使用conda，可以使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c nvidia

这将安装适用于CUDA 11.3的PyTorch版本。

如果您使用pip，可以使用以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

这将安装适用于CUDA 11.3的PyTorch版本。

希望这可以帮助您安装所需的PyTorch版本。

相关问题

清华镜像安装cuda 11.3对应的gpu版本的pytorch

首先，你需要确认你的GPU型号并检查它是否与CUDA 11.3兼容。然后，在清华镜像中下载适合你的CUDA 11.3版本并安装。接着，你可以使用以下命令来安装适合你的pytorch版本：

# 安装适合cuda11.3的pytorch版本
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，`cu111`代表CUDA 11.1，你可以根据你的CUDA版本选择对应的版本号。

清华镜像安装gpu版本的pytorch

以下是在清华镜像安装GPU版本的PyTorch的步骤：

1. 打开清华镜像站的PyTorch页面：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pytorch/

2. 找到适合你的CUDA版本的PyTorch whl包，比如我选择CUDA 10.2的pytorch 1.7.0版本，就可以找到这个whl文件：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/cu102/torch-1.7.0%2Bcu102-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

3. 打开终端，输入以下命令安装PyTorch：

pip install https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/cu102/torch-1.7.0%2Bcu102-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

注意：以上命令是安装CUDA 10.2版本的PyTorch，如果你的CUDA版本不同，请修改命令中的cu102为你的CUDA版本，比如cu101。

4. 安装完成后，你可以在Python中使用import torch来验证PyTorch是否已经成功安装。

希望以上步骤能够帮助到你。