cuda10.1对应的pytorch版本

根据引用和引用的内容，可以得出cuda10.1对应的PyTorch版本为1.5.0、1.6.0、1.7.0以及1.8.0。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [01 Pytorch和CUDA对应的版本及Pytorch和Python对应的版本及Python与Anaconda的对应关系](https://blog.csdn.net/qq_41946216/article/details/129476095)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

linux安装cuda10.1对应pytorch

为了在Linux上安装与CUDA 10.1兼容的PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您的系统已经安装了CUDA 10.1。您可以从NVIDIA官方网站下载CUDA Toolkit并按照说明进行安装。

2. 接下来，您需要安装与CUDA 10.1兼容的NVIDIA驱动程序。您可以通过运行以下命令来安装驱动程序：

   sudo apt-get install nvidia-driver-440

这将安装版本为440的NVIDIA驱动程序，该版本与CUDA 10.1兼容。您可以根据需要选择其他版本。

3. 安装完驱动程序后，您可以通过使用conda或pip来安装PyTorch。对于conda用户，可以运行以下命令：

   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

这将安装与CUDA 10.1兼容的PyTorch。

如果您使用pip，请运行以下命令：

   pip install torch==1.8.0+cu101 torchvision==0.9.0+cu101 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装与CUDA 10.1兼容的PyTorch及其相关库。

完成上述步骤后，您应该已经成功安装了与CUDA 10.1兼容的PyTorch。您可以验证安装是否成功，通过导入torch并检查CUDA是否可用：

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

如果输出为True，则表示CUDA已成功安装并可用。

cuda10.1对应的pytorch版本，以及安装步骤

CUDA 10.1 对应的 PyTorch 版本是 PyTorch 1.4.0。以下是安装步骤：

1. 首先，确保已经安装了 CUDA 10.1。可以通过 `nvcc --version` 命令来检查 CUDA 版本。

2. 创建一个新的虚拟环境（可选但推荐），可以使用 Anaconda 或者 Python 的虚拟环境管理工具。

3. 打开终端或命令提示符，激活虚拟环境。

4. 使用以下命令安装 PyTorch：

pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0

这将安装 PyTorch 1.4.0 和对应的 torchvision。

5. 安装完成后，可以使用以下代码验证 PyTorch 是否成功安装：

import torch
print(torch.__version__)

如果输出的版本号为 1.4.0，则表示安装成功。