使用pip install -r requirements.txt 安装的pytorch的cuda版本是多少

当你使用 `pip install -r requirements.txt` 来安装 PyTorch，并且 requirements.txt 文件中指定了 CUDA 版本，pip 将会按照文件中指定的要求安装对应的 CUDA 驱动和 PyTorch GPU 加速库。例如，如果你在 requirements.txt 中写的是 `torch==1.8.0+cu111`, 那么安装的 PyTorch 应该对应 CUDA 11.1。

但是，如果 requirements.txt 没有明确指定 CUDA 版本，pip 通常会安装最新可用的兼容版本。因此，你需要查看 requirements.txt 文件的内容，或者直接检查已经安装的 PyTorch 是否有CUDA支持以及具体的版本信息。

要确认已安装的 PyTorch 的 CUDA 版本，你可以运行以下命令在 Python 环境中：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 判断是否有CUDA支持
print(torch.version.cuda)  # 输出CUDA版本信息

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3. 安装YOLOv10依赖切换到yolov10源码根目录下，安装依赖注意：会自动根据你是否有GPU自动选择pytorch版本进行按照，这里不需要自己去选择pytorch和cuda按照，非常良心

YOLOv10是一个基于PyTorch深度学习框架的实时目标检测模型。要在源码根目录下安装其依赖，你需要首先确保已经具备基本的Python环境，特别是pip工具。接下来，由于它会智能地根据你的系统配置（是否有GPU）来自动匹配合适的PyTorch和CUDA版本，所以步骤通常是这样的：

1. **克隆YOLOv10仓库**：使用Git命令克隆YOLOv10的GitHub仓库到本地，进入相应的目录：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov10.git
   cd yolov10

2. **激活虚拟环境**：如果项目推荐使用虚拟环境，你可以创建并激活一个新的Python虚拟环境：

   python -m venv my_venv
   source my_venv/bin/activate (对于Windows用户)

3. **安装依赖**：在激活的环境中运行`pip install -r requirements.txt`，这将根据你的硬件自动安装所需的库，包括PyTorch、CUDA等。

4. **确认安装**：安装完成后，检查是否正确安装了PyTorch和相关的库，可以运行`python -c "import torch"`看看是否能正常导入。

5. **开始训练或使用模型**：现在你可以在yolov10目录下进行模型训练或预览示例。

Ubuntu 18.04安装pytorch0.4.1

要在Ubuntu 18.04安装PyTorch 0.4.1，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的系统已经安装了Python 3.6。如果没有安装，你可以使用以下命令安装：

   sudo apt-get install python3.6

2. 安装pip工具，用于管理Python包：

   sudo apt-get install python3-pip

3. 使用pip安装PyTorch和torchvision。根据你的需求和系统环境（CPU或GPU）选择相应的命令：
- 如果你的系统只有CPU，使用以下命令进行安装：

     pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
     pip3 install torchvision

- 如果你的系统有GPU，并且你的CUDA版本是9.0，使用以下命令进行安装：

     pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
     pip3 install torchvision

- 如果你的系统有GPU，并且你的CUDA版本是9.2，使用以下命令进行安装：

     pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu92/torch-0.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
     pip3 install torchvision

4. 安装其他需要的软件包，可以使用以下命令进行快速安装：

   pip3 install -r requirements.txt

请根据你的系统环境和需求，选择相应的命令进行安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [everybody_dance_now_pytorch:伯克利AI实验室的“现在所有人跳舞”的PyTorch实施](https://download.csdn.net/download/weixin_42113794/19037558)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch 0.4.1+ubuntu18.04 +python3.67+cuda9.2 安装](https://blog.csdn.net/qq_41895190/article/details/83514752)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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