https://pytorch.org/get-started/locally/

这是PyTorch官方网站的本地安装指南。它提供了详细的步骤和说明，帮助用户在本地计算机上安装和配置PyTorch。用户可以根据自己的操作系统和Python版本选择相应的安装方式，并按照指南中的步骤进行操作。安装完成后，用户可以使用PyTorch进行深度学习任务的开发和实验。

相关问题

/home/ywb/n_imagenet-main/your_path/e2t/lib/python3.7/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_61 sm_70 sm_75 compute_37. If you want to use the NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/locally/ warnings.warn(incompatible_device_warn.format(device_name, capability, " ".join(arch_list), device_name))在训练数据集时遇到这个错误应该使用pytorch什么版本，安装命令是什么

这个错误是由于您的PyTorch版本不支持您使用的GPU导致的。您需要安装支持您的GPU的PyTorch版本。根据错误信息，您的GPU是NVIDIA GeForce RTX 3090，需要使用支持sm_86架构的PyTorch版本。

您可以使用以下命令安装支持sm_86架构的PyTorch版本：

pip install torch==1.8.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.8.0版本，同时支持CUDA 11.1和sm_86架构。请注意，您需要安装适用于您的CUDA版本的PyTorch版本。如果您的CUDA版本不是11.1，您需要更改上面命令中的cu111参数为适当的CUDA版本。

部署python与pytorch环境，从Github中下载并搭建AlexNet神经网络主干架构，下载并使用AlexNet完成花数据集分类任务训练，并能成功分类所给图片（向日葵，见下图）。 tips： （1）设立一个数据集文件夹名为"flower_data"用于存储花数据集做神经网络训练 （2）打开链接下载花分类数据集 http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz （3）解压数据集到flower_data文件夹下 （4）执行"split_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val （5）利用数据训练AlexNet，并得到训练好的网络，输入图进行测试，返回结果为0-1 的分类正确率

好的，您的问题是如何部署python和pytorch环境，下载AlexNet并使用它完成花数据集分类任务，对吗？我会逐个回答您的问题。

首先，您需要在您的计算机上安装Python和PyTorch。您可以在Python官网上下载Python：https://www.python.org/downloads/，然后在终端中使用pip安装PyTorch。具体安装方法可以参考PyTorch官方文档：https://pytorch.org/get-started/locally/。

接下来，您需要从Github上下载AlexNet的主干架构。您可以在以下链接中找到AlexNet的PyTorch实现：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/alexnet.py。

然后，您需要下载花数据集并将其解压缩到名为“flower_data”的文件夹中。您可以在以下链接中找到花分类数据集：http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz。

接着，您需要运行“split_data.py”脚本以自动将数据集划分为训练集和验证集。您可以在以下链接中找到“split_data.py”脚本：https://github.com/wang-xinyu/pytorch_classification/blob/master/split_data.py。

最后，您可以使用数据集训练AlexNet，并得到训练好的网络。您可以使用训练好的网络对给定的图片进行分类，并返回0-1的分类正确率。