linux开发机使用conda安装CUDA10.1对应的torch1.70GPU版

首先，你需要在你的Linux开发机上安装CUDA 10.1。可以通过以下步骤安装：

1. 下载CUDA 10.1的安装包，可以从NVIDIA的官网下载。
2. 运行安装包，按照提示进行安装。记住安装路径，后面会用到。

安装完成后，你可以按照以下步骤安装torch 1.7.0 GPU版本：

1. 打开终端，使用conda创建一个新的环境：

   conda create -n torch_gpu python=3.7

2. 激活环境：

   conda activate torch_gpu

3. 安装pytorch和torchvision：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4. 测试安装是否成功，进入Python解释器，输入以下代码：

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

如果输出的版本号为1.7.0，且cuda可用，则说明安装成功。

注意：安装过程中可能会遇到一些依赖项的问题，可以根据提示安装相应的依赖项。

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linux用conda重新安装cuda10.1对应的torch1.7.1GUP版本的命令

以下是在 Linux 上使用 Conda 重新安装 CUDA 10.1 对应的 Torch 1.7.1 GPU 版本的命令：

1. 创建一个新的 conda 环境：

conda create --name torch-env

2. 激活 conda 环境：

conda activate torch-env

3. 安装 CUDA 10.1：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4. 安装 Torch 1.7.1 GPU 版本：

pip3 install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

这些命令将会在您的系统上安装 CUDA 10.1 和 Torch 1.7.1 GPU 版本。请确保您的系统已经正确安装了 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA。

conda安装cuda10.1+cudnn7.6.5

### 回答1：
要在conda上安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了Anaconda或Miniconda。可以从官方网站（https://www.anaconda.com/）上下载适合您系统的版本，并按照安装指南进行安装。

2. 在终端或命令提示符中打开Anaconda Prompt或Miniconda Prompt。

3. 创建一个新的conda环境，可以通过执行以下命令创建一个名为“myenv”的环境，并选择Python版本（此处选择Python 3.7）：

   conda create -n myenv python=3.7

4. 激活新创建的conda环境：

   conda activate myenv

5. 添加CUDA的conda存储库，可以通过执行以下命令添加官方的CUDA存储库：

   conda config --add channels conda-forge

6. 安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，可以执行以下命令：

   conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5

7. 等待安装完成。conda会自动解析依赖关系并下载和安装所需的软件包。

8. 安装完成后，您可以通过执行以下命令验证CUDA和cuDNN的安装：

   nvcc --version  # 检查CUDA版本
   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"  # 检查cuDNN是否可用

通过按照以上步骤，在conda上成功安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，并可以进行深度学习开发和GPU加速的工作。

### 回答2：
要在conda上安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了conda。如果还没有安装，请先前往conda官方网站（https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html）下载并安装。

2. 打开终端（或Anaconda Prompt，或Anaconda Navigator的终端界面）。

3. 创建一个新的conda环境。可以通过以下命令创建并命名环境（比如cudatoolkit10_1）：

   conda create -n cudatoolkit10_1

4. 激活新创建的环境：

   conda activate cudatoolkit10_1

5. 安装CUDA 10.1。可以使用conda命令来安装：

   conda install cudatoolkit=10.1

6. 安装cuDNN 7.6.5。首先，到NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载相应版本的cuDNN。在下载完成后，进入cuDNN文件所在目录并解压缩文件。

7. 将解压缩后的文件复制到conda的环境路径中。可以使用以下命令将文件复制到合适的位置（‘path_to_cudnn_files’需要替换为你解压缩文件所在的路径）：

   cp path_to_cudnn_files/include/cudnn.h path_to_conda/envs/cudatoolkit10_1/include/
   cp path_to_cudnn_files/lib64/libcudnn* path_to_conda/envs/cudatoolkit10_1/lib/

8. 安装完成后，可以通过以下命令验证CUDA和cuDNN的安装情况：

   conda list cudatoolkit
   conda list cudnn

通过按照以上步骤操作，就可以在conda上成功安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5。请注意，具体命令和路径需要根据自己的环境进行相应的调整。