torch==1.13.0+cu116，torchvision==0.14.0+cu116 ，torchaudio==0.13.0，需要安装cudatoolkit的哪个版本

时间: 2023-09-27 20:04:46 浏览: 259
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torchvision-0.13.0+cu116-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

根据您提供的PyTorch和TorchVision版本，推荐您安装CUDA 11.1或11.2版本，这两个版本的CUDA都支持PyTorch 1.13.0+cu116和TorchVision 0.14.0+cu116。另外，Torchaudio 0.13.0的官方文档中并未提供特定的CUDA版本要求，但是建议使用与PyTorch和TorchVision相同的CUDA版本。您可以在NVIDIA的官方网站上下载对应版本的CUDA和cudatoolkit。
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torchvision-0.13.0+cu116-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.0+cu116

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.0 cu116 是一个错误提示，意味着找不到满足要求的torch==1.13.0 cu116版本。这可能是因为该版本的torch不存在或不兼容您的环境。您...

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.9.1+cu111 (from versions: 1.11.0, 1.11.0+cpu, 1.11.0+cu113, 1.11.0+cu115, 1.12.0, 1.12.0+cpu, 1.12.0+cu113, 1.12.0+cu116, 1.12.1, 1.12.1+cpu, 1.12.1+cu113, 1.12.1+cu116, 1.13.0, 1.13.0+cpu, 1.13.0+cu116, 1.13.0+cu117, 1.13.1, 1.13.1+cpu, 1.13.1+cu116, 1.13.1+cu117, 2.0.0, 2.0.0+cpu, 2.0.0+cu117, 2.0.0+cu118, 2.0.1, 2.0.1+cpu, 2.0.1+cu117, 2.0.1+cu118) ERROR: No matching distribution found for torch==1.9.1+cu111

这个错误通常是由于PyTorch的版本与您的CUDA驱动程序版本不匹配所致。您可以通过运行以下命令来...请注意，如果您的CUDA驱动程序版本不是11.1，则需要将上述命令中的“cu111”更改为与您的CUDA驱动程序版本匹配的版本。

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html Looking in links: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.7.1+cu101 (from versions: 1.11.0, 1.11.0+cpu, 1.11.0+cu102, 1.11.0+cu113, 1.11.0+cu115, 1.11.0+rocm4.3.1, 1.11.0+rocm4.5.2, 1.12.0, 1.12.0+cpu, 1.12.0+cu102, 1.12.0+cu113, 1.12.0+cu116, 1.12.0+rocm5.0, 1.12.0+rocm5.1.1, 1.12.1, 1.12.1+cpu, 1.12.1+cu102, 1.12.1+cu113, 1.12.1+cu116, 1.12.1+rocm5.0, 1.12.1+rocm5.1.1, 1.13.0, 1.13.0+cpu, 1.13.0+cu116, 1.13.0+cu117, 1.13.0+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.0+rocm5.1.1, 1.13.0+rocm5.2, 1.13.1, 1.13.1+cpu, 1.13.1+cu116, 1.13.1+cu117, 1.13.1+cu117.with.pypi.cudnn, 1.13.1+rocm5.1.1, 1.13.1+rocm5.2, 2.0.0, 2.0.0+cpu, 2.0.0+cpu.cxx11.abi, 2.0.0+cu117, 2.0.0+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.0+cu118, 2.0.0+rocm5.3, 2.0.0+rocm5.4.2, 2.0.1, 2.0.1+cpu, 2.0.1+cpu.cxx11.abi, 2.0.1+cu117, 2.0.1+cu117.with.pypi.cudnn, 2.0.1+cu118, 2.0.1+rocm5.3, 2.0.1+rocm5.4.2) ERROR: No matching distribution found for torch==1.7.1+cu101这个安装错误怎么回事，应该怎么解决

cu101表示需要CUDA 10.1，而您的系统中可能没有安装CUDA 10.1或者CUDA 10.1的路径没有加入到环境变量中。您可以尝试以下方法解决： 1. 确认您的系统中是否已经安装了CUDA 10.1，并将CUDA 10.1的路径加入到环境变量...

删除安装的pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaud

你可以使用以下命令来删除已经安装的torch、torchvision和torchaudio： pip uninstall torch torchvision torchaudio 这将卸载指定版本的库。如果你没有指定版本号安装，可以将命令改为： pip ...
zip

torch==1.9.0+cu111&torchaudio==0.9.0 &torchvision==0.10.0+cu111

可以使用迅雷进行接管下载，也可以在浏览器下载，下载完成以后使用pip install +文件路径名进行安装（实例 pip install E:\anacondalib\torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl）即可，如若遇见报错的情况如安装...

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.12.0

根据提供的引用内容，pip ...例如，如果你的CUDA版本是cu111，你可以尝试安装pip install torch==1.10.0 cu111 torchvision==0.10.1 cu111 torchaudio==0.9.1。这样就可以安装符合要求的torch和torchvision版本。

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f

这条命令可以安装 PyTorch 1.9.0、CUDA 11.1、CuDNN 8.2.1 和 TorchVision 0.10.0，同时也安装了适用于 CUDA 11.1 的 PyTorch。如果你使用的是其他 CUDA 版本，可以将 cu111 替换为对应的版本号，例如 cu102。...

pip3 install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 国内镜像

在Python中，pip3 install 是用于安装包管理工具，这里命令 torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 是用来安装 PyTorch 和 torchvision 版本特定到 CUDA（CUDA 11.3）的支持。国内镜像通常可以加快...

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改成cuda11.4

如果你想安装的是CUDA 11.4版本的torch，可以使用以下命令： pip install torch==1.9.0+cu111 ...请注意，这个命令会安装CUDA 11.4版本的torch，如果你的CUDA版本不是11.4，需要在链接中选择相应的版本进行安装。

pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

其中，torch 和 torchvision 的版本是 2.0.0 和 0.15.2，对应的 CUDA 版本是 11.1，因为后面的 "+cu117" 表示的是 CUDA 版本。而 torchaudio 的版本是 2.0.1，不需要指定 CUDA 版本，因为它并不依赖 CUDA。此外，这...

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

这段代码是使用 pip 命令来安装 PyTorch 1.13.1 版本、Torchvision 0.14.1 版本和 Torchaudio 0.13.1 版本，它们都是 PyTorch 生态系统中的重要组件。其中，"+cu117" 表示这些库是针对 CUDA 11.1 版本进行编译的，...

pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

这是一个安装 PyTorch 的命令，它会安装版本号为 1.12.1+cu113 的 PyTorch，以及相应的 torchvision 和 torchaudio 库。同时，这个命令会从 https://download.pytorch.org/whl/cu113 这个网址下载安装包。需要注意的...

pip install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.0+cu111 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 什么意思

- torchvision==0.11.0+cu111: 这是要安装的torchvision版本号，即0.11.0，同时需要与CUDA 11.1兼容。 - torchaudio==0.10.0: 这是要安装的torchaudio版本号，即0.10.0。 - -f ...

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html涉及哪些模块

这个命令涉及以下模块： ...这个命令的作用是安装PyTorch 1.8.1、torchvision 0.9.1和torchaudio 0.8.1，其中的“+cu111”表示使用CUDA 11.1版本。此外，这个命令使用了官方PyTorch镜像下载所需的包。

PyTorch2.0.0版本是存在的，我是通过下面这条指令安装的：pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

如果你已经成功安装了 PyTorch 2.0.0 + cu117，并且你的 GPU 支持 CUDA 11.7，那么你应该可以使用 optimizer 模块。你可以使用以下代码检查你的 PyTorch 和 CUDA 版本： python import torch print(torch.__...

pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio==0.7.0 -c pytorch -c nvidia报错ERROR: Could not open requirements file: [Errno 2] No such file or directory: 'pytorch'

pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这样可以确保从PyTorch官方提供的下载源中获取正确的版本。请注意，这里...

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchvision==0.11.0+cu111 (from versions: 0.1.6, 0.1.7, 0.1.8, 0.1.9, 0.2.0, 0.2.1, 0.2.2, 0.2.2.post2, 0.2.2.post3, 0.5.0, 0.5.0+cpu, 0.5.0+cu92, 0.6.0, 0.6.0+cpu, 0.6.0+cu101, 0.6.0+cu92, 0.6.1, 0.6.1+cpu, 0.6.1+cu101, 0.6.1+cu92, 0.7.0, 0.7.0+cpu, 0.7.0+cu101, 0.8.0, 0.8.1, 0.8.1+cpu, 0.8.1+cu101, 0.8.1+cu110, 0.8.2, 0.8.2+cpu, 0.8.2+cu101, 0.8.2+cu110, 0.9.0, 0.9.0+cpu, 0.9.0+cu101, 0.9.0+cu111, 0.9.1, 0.9.1+cpu, 0.9.1+cu101, 0.9.1+cu102, 0.9.1+cu111, 0.10.0, 0.10.0+cpu, 0.10.0+cu102, 0.10.0+cu111, 0.10.1, 0.10.1+cpu, 0.10.1+cu102, 0.10.1+cu111, 0.11.0, 0.11.0+cpu, 0.11.0+cu102, 0.11.0+cu113, 0.11.1, 0.11.1+cpu, 0.11.1+cu102, 0.11.1+cu113, 0.11.2, 0.11.2+cpu, 0.11.2+cu102, 0.11.2+cu113, 0.11.3, 0.11.3+cpu, 0.11.3+cu102, 0.11.3+cu113, 0.12.0, 0.12.0+cpu, 0.12.0+cu113, 0.12.0+cu115, 0.13.0, 0.13.0+cpu, 0.13.0+cu113, 0.13.0+cu116, 0.13.1, 0.13.1+cpu, 0.13.1+cu113, 0.13.1+cu116, 0.14.0, 0.14.0+cpu, 0.14.0+cu116, 0.14.0+cu117, 0.14.1, 0.14.1+cpu, 0.14.1+cu116, 0.14.1+cu117, 0.15.0, 0.15.0+cpu, 0.15.0+cu117, 0.15.0+cu118, 0.15.1, 0.15.1+cpu, 0.15.1+cu117, 0.15.1+cu118, 0.15.2, 0.15.2+cpu, 0.15.2+cu117, 0.15.2+cu118) ERROR: No matching distribution found for torchvision==0.11.0+cu111

这个错误可能是因为你的Python环境没有安装对应版本的torchvision。你可以尝试更新或安装最新版本的pip，然后再次尝试安装torchvision，例如： pip install --upgrade pip pip install torchvision==0.9.1+cu...

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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩