安装cuda113对应的torch和torchvision

安装CUDA 11.3：

1. 访问 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit 11.3，选择对应操作系统和计算能力的版本，下载后进行安装。

2. 添加环境变量，在系统环境变量中添加 CUDA_HOME 和 PATH 两个变量，分别指向 CUDA 安装目录和 CUDA 的 bin 目录。

安装 PyTorch 和 torchvision：

1. 打开终端或命令行窗口，输入以下命令安装 PyTorch：

pip install torch==1.9.0+cu113 torchvision==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

2. 安装完成后，可以通过以下代码检查 PyTorch 是否成功安装：

import torch
print(torch.__version__)

如果输出版本号，则说明 PyTorch 安装成功。

3. 安装 torchvision，只需要输入以下命令：

pip install torchvision

4. 安装完成后，可以通过以下代码检查 torchvision 是否成功安装：

import torchvision
print(torchvision.__version__)

如果输出版本号，则说明 torchvision 安装成功。

相关问题

cuda11.1对应torch、torchvision和torchaudio版本

以下是 CUDA 11.1 对应的 PyTorch、 torchvision 和 torchaudio 版本：

- PyTorch 1.7.1
- torchvision 0.8.2
- torchaudio 0.7.2

请注意，不同的操作系统和硬件可能需要不同的版本。建议在安装之前查看官方文档以获取更详细的信息。

安装cuda121对应的torch和torchvision

首先，需要安装好 CUDA 12.1 和对应的 cuDNN，然后可以按照以下步骤安装 PyTorch 和 torchvision：

1. 创建一个新的虚拟环境（可选）：

   conda create --name pytorch121 python=3.8
   conda activate pytorch121

2. 安装 PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c nvidia

请注意，我们使用了 `-c pytorch -c nvidia` 参数来指定安装源。

3. 验证安装：

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

如果输出了 PyTorch 的版本号，则说明已经安装成功。

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

如果输出了 torchvision 的版本号，则说明已经安装成功。

现在，您已经成功地安装了 PyTorch 和 torchvision，并可以在您的项目中使用它们。