cuda10.1对应的pytorch版本
时间: 2023-09-16 19:12:08 浏览: 1201
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:
```python
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:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
如果输出的版本号为 1.4.0,则表示安装成功。
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