cuda10.1安装torch1.7.0
时间: 2023-09-21 15:10:31 浏览: 48
好的,您想知道如何在安装CUDA 10.1的情况下安装Torch 1.7.0是吗?以下是具体步骤:
1. 确保您已安装CUDA 10.1,并且CUDA路径已经被添加到环境变量中。
2. 下载Torch 1.7.0的安装包,建议从Torch官网下载。
3. 打开终端或命令行窗口,进入Torch的安装包目录,然后运行以下命令来安装:
```bash
bash install-deps
```
这个命令将安装Torch依赖的软件包。
4. 接着,运行以下命令来安装Torch:
```bash
CUDA_ARCH=sm_61 bash install.sh
```
其中的CUDA_ARCH参数应根据您的CUDA版本和显卡架构设置为相应的值。上述命令适用于CUDA 10.1和英伟达的Pascal(如Nvidia GTX 1060),您可以在Torch官网上查看其他配置参数的设置。
5. 安装完成后,您可以运行以下命令来测试Torch是否可用:
```bash
th
```
这将启动Torch的命令行提示符,证明Torch已安装成功。
希望这些步骤可以帮助您安装CUDA 10.1下的Torch 1.7.0。如果您遇到任何问题,请随时问我。
相关问题
cuda10.1安装torch1.7.0和torchvision0.8.1
以下是在 Ubuntu 18.04 上安装 CUDA 10.1、Torch 1.7.0 和 Torchvision 0.8.1 的步骤:
1. 安装 CUDA 10.1
首先,您需要在您的系统上安装 CUDA 10.1。您可以从 NVIDIA 的官方网站下载适用于您的系统的 CUDA 10.1 安装程序。
下载后,打开终端并导航到下载的 CUDA 安装程序所在的目录。然后运行以下命令:
```
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
```
按照安装程序的提示进行安装。安装完成后,您需要将 CUDA 的路径添加到 PATH 环境变量中。打开终端并运行以下命令:
```
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
2. 安装 Torch 1.7.0
使用以下命令安装 Torch 1.7.0:
```
pip3 install torch==1.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
```
3. 安装 Torchvision 0.8.1
使用以下命令安装 Torchvision 0.8.1:
```
pip3 install torchvision==0.8.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
```
安装完成后,您可以通过在终端中运行以下命令来验证 Torch 和 Torchvision 是否正确安装:
```
python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
python3 -c "import torchvision; print(torchvision.__version__)"
```
如果输出的版本号分别为 1.7.0 和 0.8.1,则表示 Torch 和 Torchvision 已经成功安装。
怎么安装torch 1.7.0
以下是在 Linux 或 Windows 系统中安装 PyTorch 1.7.0 的详细步骤:
1. 安装 Anaconda 或 Miniconda
2. 在终端中执行以下命令创建一个名为“pytorch”环境,并安装 Python 3.6 版本:
```
conda create --name pytorch python=3.6
```
3. 激活新创建的“pytorch”环境:
```
conda activate pytorch
```
4. 安装 PyTorch 1.7.0(根据所需的 CUDA 版本选择对应的命令)
使用 CPU 版本:
```
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 cpuonly -c pytorch
```
使用 CUDA 10.1 版本:
```
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
```
使用 CUDA 10.2 版本:
```
conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
5. 安装其他需要的库
例如,安装 matplotlib:
```
conda install matplotlib
```
6. 测试 PyTorch 是否安装成功
在 Python 环境中输入以下代码:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
如果输出的版本号为 1.7.0,则安装成功。