pytorch1.9.1

PyTorch 1.9.1是一个深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。它提供了丰富的工具和库，用于处理图像、文本、语音和其他类型的数据。PyTorch 1.9.1具有高度灵活的设计和易于使用的API，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。你可以通过以下方式安装PyTorch 1.9.1：

使用pip安装：

pip install torch==1.9.1

使用conda安装：

conda install pytorch==1.9.1 torchvision torchaudio cudatoolkit=<version>

其中，`<version>`是你的CUDA工具包版本号，如果你没有CUDA，可以省略`cudatoolkit`。

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相关问题

pytorch1.9.1适配的cuda

请问您的问题是关于PyTorch 1.9.1和CUDA的兼容性吗？如果是的话，PyTorch 1.9.1支持CUDA 11.1、11.0、10.2、10.1和9.2。如果您想要使用PyTorch 1.9.1与CUDA，请选择符合上述要求的CUDA版本并安装。

安装cuda11.8的pytorch1.9.1

安装CUDA 11.8和PyTorch 1.9.1通常涉及以下几个步骤：

1. **检查兼容性**:
确保你的系统支持CUDA 11.8，并且确认你的显卡型号在官方支持列表中。访问CUDA官网 (<https://developer.nvidia.com/cuda-downloads>) 查看对应版本的详细信息。

2. **下载CUDA Toolkit**:
下载 CUDA 11.8 的安装包，一般可以从 NVIDIA Developer Zone 获取。选择适合你操作系统的版本（如Windows、Linux或macOS），并按照提示下载。

3. **安装CUDA**:
运行安装程序，遵循安装向导完成安装。注意，在安装过程中要选择“仅安装CUDA”选项，避免安装驱动程序或GPU计算软件栈。

4. **更新PATH环境变量**:
完成安装后，需要更新系统路径以指向CUDA的bin目录，这通常是在`<CUDA_ROOT>/bin`。添加这个路径到系统的PATH环境变量中，以便命令行工具可以找到它。

5. **安装cuDNN**:
对于深度学习而言，cuDNN是PyTorch的重要依赖。从NVIDIA官网下载cuDNN并与CUDA版本相匹配，然后按照文档指示安装。

6. **安装PyTorch**:
使用pip安装PyTorch 1.9.1，指定CUDA和cuDNN版本：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html

或者如果需要CPU版本，替换为 `torch+ torchvision`

7. **验证安装**:
安装完成后，你可以通过Python测试安装是否成功，例如运行以下代码：

   import torch
   print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.current_device())