Cuda9.0 安装pytorch

Cuda9.0是一种用于GPU加速计算的平台，而PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了丰富的工具和接口来构建和训练深度学习模型。下面是安装Cuda9.0和PyTorch的步骤：

1. 首先，确保你的计算机上已经安装了NVIDIA显卡驱动程序，并且支持Cuda9.0。你可以在NVIDIA官方网站上下载并安装适合你显卡的驱动程序。

2. 接下来，下载并安装Cuda9.0。你可以在NVIDIA官方网站上找到Cuda9.0的安装包，并按照官方文档的指导进行安装。

3. 安装完成后，你需要设置环境变量。将Cuda的安装路径添加到系统的PATH环境变量中，以便系统能够找到Cuda的相关文件。

4. 然后，你可以使用pip命令来安装PyTorch。打开命令行终端，并执行以下命令：

   pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu90/stable.html

这个命令会安装PyTorch 1.4.0版本和对应的torchvision库。注意，这里我们指定了使用Cuda9.0版本的PyTorch。

5. 安装完成后，你可以在Python中导入torch库，并开始使用PyTorch进行深度学习模型的构建和训练了。

希望以上步骤对你有帮助！

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CUDA9.0安装pytorch

安装 PyTorch 需要先安装 CUDA，以下是在 Windows 系统下安装 CUDA9.0 和 PyTorch 的步骤：

1. 下载安装 CUDA9.0：访问 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载适合自己系统的 CUDA9.0 版本，并按照安装提示进行安装。

2. 安装 cuDNN：访问 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载对应版本的 cuDNN，并将其解压到 CUDA9.0 安装路径下的相应目录。例如，如果你在安装 CUDA9.0 时选择的安装路径为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0，那么将 cuDNN 解压到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 目录下。

3. 安装 Anaconda：访问 https://www.anaconda.com/products/individual 下载适合自己系统的 Anaconda，并按照安装提示进行安装。

4. 创建虚拟环境：打开 Anaconda Prompt，输入以下命令创建一个名为 pytorch 的虚拟环境（也可以自定义名称）：

   conda create --name pytorch python=3.7

5. 激活虚拟环境：输入以下命令激活 pytorch 虚拟环境：

   conda activate pytorch

6. 安装 PyTorch：输入以下命令安装 PyTorch：

   conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch

7. 验证安装：输入以下命令验证 PyTorch 是否安装成功：

   python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

如果输出版本号和 True，则说明 PyTorch 安装成功并且可以使用 CUDA 进行加速。

如何安装 cuda9.0对应的pytorch

首先需要确认您的操作系统和CUDA版本是否与PyTorch 0.4.1兼容。如果是，则可以按照以下步骤安装PyTorch 0.4.1：

1. 安装CUDA 9.0和cuDNN 7.0。
2. 安装Anaconda或Miniconda。
3. 创建一个新的conda环境，并激活该环境。
4. 在新的conda环境中安装PyTorch 0.4.1，命令如下：

conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch

5. 确认安装成功，可以通过以下命令检查：

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

这样就可以在您的环境中安装CUDA 9.0对应的PyTorch了。