python3.7能安装pytorch1.4.0吗

是的，Python 3.7 可以安装 PyTorch 1.4.0。PyTorch 官方文档提供了适用于各个操作系统和 Python 版本的安装指南，您可以根据您的操作系统和 Python 版本选择相应的安装方式。在 Python 3.7 中安装 PyTorch 1.4.0，您可以使用以下命令：

pip3 install torch==1.4.0

请注意，您需要确保已经安装了适当的 CUDA 版本，以便在 GPU 上运行 PyTorch。如果您没有 GPU，可以使用 CPU 版本的 PyTorch。

相关问题

安装python=3.7 1050显卡的pytorch

以下是安装Python 3.7和适用于NVIDIA GeForce GTX 1050显卡的PyTorch的步骤：

1. 首先，您需要安装Python 3.7。您可以从Python官方网站下载并安装Python 3.7版本。

2. 安装完成后，打开命令提示符或终端窗口，并输入以下命令以验证Python是否正确安装：

   python --version

如果显示Python的版本号，则表示Python已成功安装。

3. 接下来，您需要安装PyTorch。根据您的操作系统和CUDA版本，您可以从PyTorch官方网站选择适合您的安装命令。对于Python 3.7和NVIDIA GeForce GTX 1050显卡，您可以使用以下命令安装PyTorch：

   pip install torch==1.4.0+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.4.0版本，并使用CUDA 10.0适配您的显卡。

4. 安装完成后，您可以在Python环境中验证PyTorch是否正确安装。在命令提示符或终端窗口中输入以下命令：

   python

进入Python交互式环境后，输入以下命令以导入PyTorch并检查是否安装成功：

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

如果返回True，则表示PyTorch已成功安装并可以使用GPU进行加速。

linux 安装cuda10.1的 pytorch python3.7

安装 CUDA 10.1

1. 下载 CUDA 10.1 安装包

在 NVIDIA 官网上下载 CUDA 10.1 安装包。选择适合你的操作系统和显卡型号的版本。下载地址为 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base

2. 安装 CUDA 10.1

解压下载好的文件，进入目录，运行以下命令安装：

$ sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

根据提示进行安装，选择合适的选项即可。

3. 配置环境变量

安装完成后，需要配置环境变量。在 ~/.bashrc 文件中添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后运行以下命令使其生效：

$ source ~/.bashrc

安装 PyTorch

1. 安装依赖

PyTorch 依赖于以下软件包：

- Python 3.5 或以上版本
- NumPy
- setuptools
- wheel
- pyyaml
- cffi
- ninja
- mkl
- mkl-include

使用以下命令安装这些依赖：

$ sudo apt-get install python3-dev python3-pip
$ pip3 install numpy setuptools wheel pyyaml cffi ninja

2. 安装 PyTorch

使用以下命令安装 PyTorch：

$ pip3 install torch torchvision

以上命令将会安装最新版本的 PyTorch 和 torchvision。

如果你需要安装特定版本的 PyTorch，可以使用以下命令：

$ pip3 install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0

这将会安装 PyTorch 1.4.0 和 torchvision 0.5.0。

至此，你已经成功安装了 CUDA 10.1 和 PyTorch，并且可以在 Python 3.7 中使用它们了。