pytorch0.4.1对应python3.7?

PyTorch 0.4.1 可以兼容 Python 3.7。Python 3.7 是 Python 编程语言的一个重要版本，于2018年6月发布。而 PyTorch 0.4.1 是在 Python 3.7 发布之后的几个月内发布的，因此可以支持 Python 3.7。

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，提供了丰富的工具和函数，用于构建和训练深度神经网络。它提供了易于使用的接口，使得在 Python 环境下进行机器学习变得更加简单和高效。因此，PyTorch与最新版本的Python保持兼容性是非常重要的。

当我们安装 PyTorch 时，可以根据运行环境选择合适的版本。如果我们使用的是 Python 3.7，可以选择相应的 PyTorch 0.4.1 版本进行安装。PyTorch 的官方网站提供了详细的安装指南，可以帮助我们在 Python 3.7 上成功安装 PyTorch。

总之，PyTorch 0.4.1 是与 Python 3.7 兼容的版本。通过选择适合的版本，我们可以在 Python 3.7 上使用PyTorch来进行深度学习任务。

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CUDA9.0安装pytorch

安装 PyTorch 需要先安装 CUDA，以下是在 Windows 系统下安装 CUDA9.0 和 PyTorch 的步骤：

1. 下载安装 CUDA9.0：访问 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载适合自己系统的 CUDA9.0 版本，并按照安装提示进行安装。

2. 安装 cuDNN：访问 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载对应版本的 cuDNN，并将其解压到 CUDA9.0 安装路径下的相应目录。例如，如果你在安装 CUDA9.0 时选择的安装路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，那么将 cuDNN 解压到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 目录下。

3. 安装 Anaconda：访问 https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合自己系统的 Anaconda，并按照安装提示进行安装。

4. 创建虚拟环境：打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个名为 pytorch 的虚拟环境（也可以自定义名称）：

   conda create --name pytorch python=3.7

5. 激活虚拟环境：输入以下命令激活 pytorch 虚拟环境：

   conda activate pytorch

6. 安装 PyTorch：输入以下命令安装 PyTorch：

   conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch

7. 验证安装：输入以下命令验证 PyTorch 是否安装成功：

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

如果输出版本号和 True，则说明 PyTorch 安装成功并且可以使用 CUDA 进行加速。