cuda11.5对应的pytorch-gpu

对应CUDA 11.5的PyTorch-GPU版本是PyTorch 1.10.0以上的版本。你可以通过以下方式安装：

pip install torch==1.10.0+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.10.0并与CUDA 11.5兼容的GPU版本。记得确保已经正确安装了CUDA 11.5和对应的GPU驱动程序。

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cuda11.5对应的pytorch

CUDA 11.5 对应 PyTorch 的最新版本是 PyTorch 1.9.0。PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，可以利用 CUDA 11.5 的强大计算能力来加速深度学习模型的训练和推断。PyTorch 支持自动梯度计算和动态图特性，因此很多研究人员和深度学习从业者喜欢使用 PyTorch 来实现自己的深度学习算法。

PyTorch 1.9.0 在 CUDA 11.5 下可以支持一些强大的功能，例如，支持新的 Ampere 架构 GPU，增强了分布式训练，提供了新的 JIT 编译器等等。使用 PyTorch 1.9.0 和 CUDA 11.5 可以提高代码的执行效率，加速深度学习算法的训练和推断速度。因此，如果我们想要利用 CUDA 11.5 的计算能力来加速深度学习模型的训练和推断，我们就可以选择使用 PyTorch 1.9.0 来完成这个任务。

我想要安装cuda11.5对应的pytorch

可以按照以下步骤安装：

1. 安装 CUDA 11.5。可以从 NVIDIA 官网下载安装包并按照提示进行安装。

2. 安装 cuDNN 8.2。同样可以从 NVIDIA 官网下载安装包并按照提示进行安装。

3. 创建一个虚拟环境（可选）。

conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env

4. 安装 PyTorch。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

这将安装 CUDA 11.1 对应的 PyTorch 版本。如果你想安装 CUDA 11.5 对应的版本，可以使用以下命令：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.5 -c pytorch -c nvidia

安装完成后，可以通过以下代码测试 PyTorch 是否成功安装：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print('CUDA is available!')
else:
    print('CUDA is not available.')

如果输出结果为 `CUDA is available!`，则说明 PyTorch 安装成功，并且可以使用 GPU 进行计算。