我的环境是：PyTorch 1.8.1，Python 3.8(ubuntu18.04)，Cuda 11.1如何配置相应版本的torch和torchvision

在您的环境中，要安装PyTorch 1.8.1和其对应的 torchvision 版本，您需要遵循以下步骤：

1. **更新pip**:
首先，确保您的 `pip` 已经是最新的。打开终端并运行：

   pip install --upgrade pip

2. **安装CUDA和cuDNN**:
因为您有CUDA 11.1，所以需要安装对应的cuDNN库。从NVIDIA官网下载cuDNN对应版本（https://developer.nvidia.com/cudnn），按照官方指南进行安装。

3. **安装PyTorch**:
使用以下命令安装特定版本的PyTorch，记得将 `<version>` 替换为1.8.1的实际版本号：

   pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这里`+cu111`表示兼容CUDA 11.1，`-f`指定了PyTorch仓库源。

4. **检查安装**:
安装完成后，您可以输入以下代码来确认安装是否成功，并查看GPU版本信息：

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

5. **验证torchvision**:
为了确认torchvision也安装好了，可以导入并打印一下：

   from torchvision import datasets, transforms
   print(transforms.__file__)