anaconda配置pytorch环境版本适配

根据提供的引用内容，配置Anaconda环境中的PyTorch版本适配可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开PyCharm，配置新环境pt，找到Anaconda安装路径下的环境envs，再找到刚才创建的新环境pt。
2. 在pt环境下找到python.exe文件，并点击OK。
3. 新建脚本，输入以下代码进行测试：

   import torch
   print(torch.__version__)

4. 打开PyTorch官网，往下拉找到"Previous versions of PyTorch"并点击。
5. 选择与自己电脑CUDA适配的命令，进行复制。
6. 在Anaconda的base环境下激活刚刚创建的新环境pt。
7. 将从PyTorch官网复制的命令进行粘贴，然后回车运行。
8. 在PyCharm中设置新环境pt并验证PyTorch环境是否配置成功。

相关问题

pytorch版本适配

根据引用和引用的信息，你可以根据你的Python版本选择相应的PyTorch版本。如果你使用的是Python 3.7.0，那么可以选择PyTorch 1.8.0版本。根据引用的指令，你可以使用以下Anaconda指令安装适配的PyTorch版本:

# CUDA 10.2
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

# CPU Only
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly -c pytorch

以上指令提供了不同的选项，根据你的CUDA版本和需要的功能选择相应的指令。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch深度学习（13）PyTorch Torch Vision python 版本对应](https://blog.csdn.net/jiangyangll/article/details/121047633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [在Anaconda下安装并使用Pytorch，pillow，numpy等库及Python版本的匹配](https://blog.csdn.net/KarvinDish/article/details/130737397)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

不同的gpu版本适配的pytorch

PyTorch是一款流行的深度学习框架，其可以与多种GPU版本兼容。对于CUDA支持，PyTorch主要依赖NVIDIA GPU，不同版本的CUDA对应不同的PyTorch版本：

1. CUDA版本：PyTorch需要与NVIDIA发布的CUDA版本相匹配。例如，PyTorch 1.x系列通常适用于CUDA 9、10及早期版本，而PyTorch 2.x及以上则更倾向于支持CUDA 11、12等较新的版本。

2. CuDNN版本：CuDNN (CUDA Deep Neural Network library) 是NVIDIA提供的用于加速深度学习计算的库，PyTorch会自动选择与CUDA对应的CuDNN版本。新版本的PyTorch通常会包含最新的CuDNN功能。

3. PyTorch nightly builds：如果你想要使用最新特性，可以选择nightly版本，它可能包含了对新CUDA版本的支持，但稳定性可能会稍差一些。

为了安装特定版本的PyTorch和CUDA/CuDNN，你可以使用pip或者Anaconda包管理器，并指定相应的版本号。例如：

pip install torch==1.8.0 torchvision cudatoolkit=10.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将会安装PyTorch 1.8.0与CUDA 10.2。安装前建议查阅官方文档或NVIDIA官网了解当前兼容性和安装步骤。