conda install pytorch==1.10.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 # 30系列以上显卡gpu版本pytorch安装指令

在Conda环境中安装PyTorch 1.10.0版本及其相关的库（如torchvision和torchaudio），针对CUDA 11.3并且需要配合30系列及以上显卡GPU的环境，你可以使用以下命令：

conda create -n myenv torch=1.10.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

这里：
- `conda create` 创建一个新的conda环境。
- `-n myenv` 指定环境的名称，你可以根据实际情况替换为其他名字。
- `torch=1.10.0` 指明你要安装PyTorch的特定版本。
- `torchvision` 和 `torchaudio` 是PyTorch的相关库，一起安装。
- `cudatoolkit=11.3` 表示需要CUDA 11.3的开发工具包。
- `-c pytorch` 指定了PyTorch的官方渠道源，确保安装的是官方支持的版本。

运行这个命令后，你需要激活新创建的环境，再通过`conda activate myenv`（如果Windows系统则是`conda activate myenv`）来激活它，然后才能开始使用安装好的PyTorch及相关库。

相关问题

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

您可以使用以下命令在 conda 环境中安装指定版本的 PyTorch、torchvision 和 torchaudio：

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

这个命令会从 pytorch 和 conda-forge 渠道安装 PyTorch 和相关依赖，并指定了需要的版本。还指定了 cudatoolkit=11.3，这是为了与 CUDA 11.3 兼容。请确保您已经正确配置了 conda 环境，并且具有相应的权限来安装软件包。

pytorch1.10.0对应torchvision torchaudio

### PyTorch 1.10.0兼容的torchvision和torchaudio版本

对于PyTorch 1.10.0而言，通常推荐使用的torchvision版本为0.11.1而torchaudio版本则应匹配至0.10.0[^1]。

为了确保安装过程顺利并获得最佳性能表现，在安装前确认所处环境中的CUDA版本非常重要。如果环境中配置的是CUDA 10.2，则可以通过如下conda指令完成指定版本软件包的安装：

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.1 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

而对于采用pip作为包管理工具的情况，假设目标是构建基于CUDA 11.3的支持环境，可利用下述命令实现相同目的：

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

当仅需CPU支持而不涉及任何GPU加速功能时，相应的安装语句简化为：

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.1 torchaudio==0.10.0 cpuonly -c pytorch