linux 安装cuda10.1的 pytorch

首先需要安装 CUDA 10.1 和 cuDNN，在安装 PyTorch 之前，需要先进行这些步骤。

1. 安装 CUDA 10.1 和 cuDNN

可以参考 NVIDIA 官方文档进行安装，具体步骤如下：

- 下载 CUDA 10.1 的安装包，可以从 NVIDIA 官网下载。
- 安装 CUDA 10.1，按照安装向导进行安装。
- 下载 cuDNN 7.6.5 for CUDA 10.1，可以从 NVIDIA 官网下载。
- 解压 cuDNN 压缩包，将其中的文件复制到 CUDA 根目录下的相应位置。

2. 安装 PyTorch

可以使用 pip 安装 PyTorch，具体命令如下：

pip install torch torchvision

如果需要安装 GPU 版本的 PyTorch，可以使用如下命令：

pip install torch torchvision --no-cache-dir -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

安装完成后，可以在 Python 中通过以下命令验证是否安装成功：

import torch

print(torch.cuda.is_available())  # 如果输出 True，则表示安装成功

注意：在安装 PyTorch 时，需要选择正确的版本，以免出现兼容性问题。可以通过 PyTorch 官网查看不同版本的兼容性信息。

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linux安装cuda10.1对应pytorch

为了在Linux上安装与CUDA 10.1兼容的PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的系统已经安装了CUDA 10.1。您可以从NVIDIA官方网站下载CUDA Toolkit并按照说明进行安装。

2. 接下来，您需要安装与CUDA 10.1兼容的NVIDIA驱动程序。您可以通过运行以下命令来安装驱动程序：

   sudo apt-get install nvidia-driver-440

这将安装版本为440的NVIDIA驱动程序，该版本与CUDA 10.1兼容。您可以根据需要选择其他版本。

3. 安装完驱动程序后，您可以通过使用conda或pip来安装PyTorch。对于conda用户，可以运行以下命令：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

这将安装与CUDA 10.1兼容的PyTorch。

如果您使用pip，请运行以下命令：

   pip install torch==1.8.0+cu101 torchvision==0.9.0+cu101 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装与CUDA 10.1兼容的PyTorch及其相关库。

完成上述步骤后，您应该已经成功安装了与CUDA 10.1兼容的PyTorch。您可以验证安装是否成功，通过导入torch并检查CUDA是否可用：

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

如果输出为True，则表示CUDA已成功安装并可用。

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。