安装pytorch1.7

安装PyTorch 1.7可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你已经安装了Python和pip。PyTorch支持Python 3.6及以上版本。

2. 打开终端或命令提示符，运行以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch==1.7.0

这将会安装PyTorch的CPU版本。如果你的机器支持GPU，并且你想要安装GPU版本的PyTorch，可以运行以下命令：

   pip install torch==1.7.0+cu110 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将会安装适用于CUDA 11.0的PyTorch版本。

3. 安装完成后，你可以通过运行以下代码来验证PyTorch是否成功安装：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果输出的版本号是1.7.0，则表示PyTorch安装成功。

相关问题

利用anaconda在python环境下安装pytorch1.7版本

以下是在anaconda中安装pytorch1.7版本的步骤：

1. 打开Anaconda Prompt（Windows）或终端（macOS或Linux）。
2. 在终端中输入以下命令创建一个新的conda环境：

   conda create --name env_name python=3.7

其中，`env_name`是你想要创建的环境名称。你可以用任何名称替换它；`python=3.7`表示你希望使用Python 3.7版本。

3. 输入以下命令，激活新创建的conda环境：

   conda activate env_name

注意，这里的`env_name`应该与你在第2步创建的环境名称一致。如果成功激活了环境，你应该在终端的命令行前面看到环境名称。

4. 输入以下命令，安装pytorch 1.7:

   conda install pytorch==1.7 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

这将安装pytorch 1.7和相关的torchvision和torchaudio库。此外，它使用10.2版本的cudatoolkit。如果你没有NVIDIA GPU或CUDA，可以移除'cudatoolkit=10.2'。如果你的电脑有其他版本的CUDA Toolkit，你需要根据你的CUDA版本指定一个包（例如：cudatoolkit=11.1）。

5. 安装完成后，输入以下命令验证pytorch是否已成功安装：

   python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果成功输出了1.7版本号，则说明你已经成功安装了pytorch 1.7和其他相关库。

希望这对你有所帮助！

在已经安装好cuda11.0且系统是ubuntu20.04的前提下，如何安装pytorch1.7

在Ubuntu 20.04系统上安装PyTorch 1.7并支持CUDA 11.0，你需要按照以下步骤操作：

1. **更新系统和安装依赖**:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y build-essential cmake pkg-config libncurses5-dev libhdf5-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libzmq3-dev libopenblas-dev libtbb-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler python3-dev python3-pip

2. **安装Python 3.6或更高版本（因为PyTorch 1.7只支持到Python 3.6）**:

   if [ "$(python3 --version | cut -d ' ' -f1)" != "3" ]; then
       sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
       sudo apt-get update
       sudo apt-get install python3.6
       alias python=python3.6
   fi

3. **下载并配置CUDA 11.0**:

   curl https://developer.nvidia.com/compute/cuda/11.0/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-archive-keyring.deb -o cuda-archive-keyring.deb
   sudo dpkg -i cuda-archive-keyring.deb
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda=11.0 cudnn=11.0 libcudnn8-dev=11.0 -y
   rm cuda-archive-keyring.deb

4. **安装cuDNN**:

   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
   export CUDNN_HOME=$CUDA_HOME/lib64
   export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin:$CUDNN_HOME/bin

5. **获取PyTorch源码并编译**:

   git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
   cd pytorch
   git checkout v1.7.1 # 或者选择对应的PyTorch版本

6. **构建PyTorch with CUDA**:

   pip install -e ".[cuda11.0]"  # 如果你的环境里还没有pip，需要先安装它

这可能会花费一些时间，因为它会自动配置和编译。

7. **检查安装**:

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果一切顺利，应该能看到 `True` 表示成功安装了PyTorch 1.7与CUDA 11.0支持。