pytorch下载 cuda12.1

要下载PyTorch并安装CUDA 12.1，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，可以尝试添加清华源以提高网络下载速度。在命令行中输入以下命令：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 接下来，使用pip命令安装PyTorch。在命令行中输入以下命令：

pip install torch==2.0.0 cu121 torchvision==0.15.1 cu121 torchaudio==2.0.1 cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 2.0.0版本以及与CUDA 12.1兼容的相关软件包。

3. 安装完成后，可以验证PyTorch是否成功安装并与CUDA 12.1一起使用。在Anaconda Prompt或命令行中输入以下命令：

python
>>> import torch
>>> torch.__version__
'2.0.0 cu121'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'NVIDIA GeForce RTX 3090'

如果出现上述输出，说明PyTorch已成功安装并与CUDA 12.1一起使用。

相关问题

pytorch安装CUDA12.1

Pytorch安装CUDA12.1的步骤如下：
1. 前往官网下载匹配的CUDA，当前最高版本的CUDA是12.1。
2. 安装Pytorch，可以使用pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118命令安装。
3. 检验是否安装成功，可以使用pip list查看安装的版本是否正确，执行torch.cuda.is_available()返回True说明已经在使用GPU版本了，使用torch.cuda.get_device_name(0)可以查看当前使用的GPU设备名称。

对于 CUDA 12.1：安装pytorch-cuda=12.1

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习、科学计算等高性能应用。PyTorch-CUDA 是 PyTorch 的一个扩展，它允许你在 Python 中利用 GPU 进行计算。

对于安装 PyTorch-CUDA 版本 12.1，你需要先确保已经安装了对应版本的 CUDA。以下是基本步骤：

1. **检查 CUDA 及驱动**:
- 确认你的系统上已安装 CUDA 12.1，你可以访问 NVIDIA Developer 推出的CUDA下载页面（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）查看版本信息。
- 同时，检查你的显卡驱动是否支持该版本的 CUDA，通常驱动程序会自动匹配兼容的 CUDA 版本，如果不是，需手动更新驱动。

2. **安装 cuDNN**:
- CUDA 包含 cuDNN (Convolutional Deep Neural Network Library)，它是 PyTorch 中用于加速卷积神经网络的重要库。从 NVIDIA Developer Center 下载并安装适合 CUDA 12.1 的 cuDNN。

3. **安装 PyTorch**:
- 使用 pip 安装 PyTorch，指定 GPU 和 CUDA 版本：

     pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html -c https://nvidia.github.io/pytorch/wheels.html --cuda-version=12.1

4. **验证安装**:
- 安装完成后，通过 `import torch` 检查 PyTorch 是否正确加载了 CUDA，并尝试运行一些简单的 GPU 计算操作来确认安装无误。