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。

PyTorch 1.10.0 Python 3.8 Cuda 11.3这些配置怎么配置

在PyTorch 1.10.0版本中，要搭配Python 3.8和CUDA 11.3进行深度学习开发，你需要按照以下步骤进行配置：

1. **安装Python**: 首先确保已经安装了Python 3.8。你可以从Python官网下载对应版本并按照指示安装。

2. **检查Python环境**:
- 打开终端（Windows用户可以打开命令提示符），输入 `python --version` 检查Python是否安装并且是3.8版本。
- 如果需要创建新的虚拟环境（推荐做法），可以用 `conda create -n torch_env python=3.8` 创建一个新的名为 "torch_env" 的虚拟环境，然后激活它 `conda activate torch_env`。

3. **安装PyTorch**:
- 使用pip安装PyTorch及其 CUDA 版本，命令如下（假设你是Ubuntu/Mac系统）:

     pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113/

- 或者，如果你使用anaconda环境，可以使用`conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch`。

4. **检查CUDA和cuDNN**:
- 运行 `nvcc --version` 确保CUDA 11.3已安装。
- 查看当前可用的cuDNN版本：`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 1`

5. **设置环境变量**:
- 设置CUDA和PyTorch的路径到环境变量中，例如在Linux上添加：

     export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
     export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

6. **测试配置**:
- 最后，运行一些简单的PyTorch代码片段如 `import torch; print(torch.cuda.is_available())` 来确认GPU支持以及是否正确安装了PyTorch。