安装cuda11.7.99版本支持的torch
时间: 2023-08-14 12:05:31 浏览: 54
对于安装支持CUDA 11.7.99版本的PyTorch,您可以使用以下命令来安装:
```
pip install torch==1.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
这将安装PyTorch 1.10.0版本,并且支持CUDA 11.3。由于CUDA 11.7.99与CUDA 11.3兼容,因此此版本的PyTorch应该可以在您的环境中正常工作。
请注意,您需要确保已经正确安装了CUDA 11.7.99以及与之兼容的NVIDIA驱动程序。此外,如果您使用的是conda环境,请在激活环境后运行该命令。
如果您有其他问题,请随时提问。
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对于 CUDA 11.7 和 Python 3.8 版本,您可以使用以下版本的 PyTorch 和 torchvision:
- PyTorch 1.9.0
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请注意,这只是一个参考,具体的版本可能会有所变化。建议您查看官方文档或 PyTorch 和 torchvision 的 GitHub 页面以获取更准确的版本信息。
cuda11.7安装pytorchgpu版本
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1. 下载 CUDA 11.7 安装包并按照官方指南安装。请注意,在安装过程中需要选择与您的 GPU 对应的 CUDA 版本。
2. 打开 Anaconda 或者其他 Python 环境,创建一个新的虚拟环境(可选)。
3. 安装 PyTorch GPU 版本。您可以在 PyTorch 官网上找到适合您的环境的安装命令。例如,在 Windows 上,可以使用以下命令安装 PyTorch GPU 版本:
```
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
```
注意:上述命令假设您的 CUDA 安装在 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 目录下。如果安装在其他位置,请相应地更改路径。
4. 安装 CUDA 和 PyTorch 的依赖项。您可以使用以下命令安装所有依赖项:
```
pip install -r https://raw.githubusercontent.com/pytorch/pytorch/master/requirements.txt
```
5. 测试 PyTorch 是否正常工作。您可以使用以下命令测试 PyTorch 是否正常工作:
```
import torch
x = torch.randn(4, 4)
print(x)
```
如果没有错误,您应该能够看到一个 4x4 的张量输出。