Python2.7安装gpu版本的pytorch，

首先，你需要安装CUDA和cuDNN工具包。这两个工具包可以让你的GPU进行加速计算。你可以从NVIDIA官网上下载并安装它们。接下来，你可以按照以下步骤安装GPU版本的PyTorch：

1. 首先，安装pip和virtualenv，如果你还没有安装它们的话。

   sudo apt-get install python-pip
   sudo pip install virtualenv

2. 然后，创建一个新的虚拟环境。

   virtualenv --system-site-packages -p python2.7 myenv
   source myenv/bin/activate

3. 下载并安装PyTorch。

   pip install torch torchvision

4. 验证安装是否成功。打开Python交互式命令行，输入以下代码：

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

如果输出True，说明你已经成功安装了GPU版本的PyTorch。

注意：如果你使用的是Windows系统，上述命令可能会稍有不同。在安装之前，请确保你已经正确地安装了CUDA和cuDNN工具包，并且你的GPU驱动程序已经正确安装和配置。

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在python2.7环境下安装对应的gpu版本的pytorch

在 Python 2.7 环境下安装 GPU 版本的 PyTorch，需要执行以下步骤：

1. 确认 CUDA 版本：首先需要确认你的系统中安装的 CUDA 版本，可以执行以下命令：

   nvcc --version

如果没有安装 CUDA，可以前往 NVIDIA 官网下载安装。

2. 安装 cuDNN：cuDNN 是 CUDA 的深度神经网络加速库，可以通过以下链接下载：

https://developer.nvidia.com/cudnn

注意需要下载与 CUDA 版本对应的 cuDNN 版本。

3. 安装 PyTorch：可以通过以下命令在 Python 2.7 环境下安装 PyTorch：

   pip install torch==1.8.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这里以 CUDA 11.1 版本为例，如果你的 CUDA 版本不同，需要替换命令中的 `cu111` 为对应的版本号。

4. 验证安装：可以通过以下代码验证 PyTorch 是否成功安装：

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

如果输出为 True，则表示 PyTorch 成功安装，并且可以使用 GPU 进行计算。

在python2.7环境中如何安装pytorch 0.3.0

在 Python 2.7 环境中安装 PyTorch 0.3.0 可以按照以下步骤进行：

1. 首先，确保你已经安装了 Python 2.7 和 pip。

2. 打开终端或命令提示符，运行以下命令来安装 PyTorch 0.3.0：

   pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.3.0.post4-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl

如果你使用的是 Mac 或者 Windows，可以根据自己的系统替换链接中的 `linux_x86_64` 部分。如果你想要安装 GPU 版本的 PyTorch，请将链接中的 `cpu` 替换为 `cu80`（CUDA 8.0）、`cu90`（CUDA 9.0）或 `cu101`（CUDA 10.1）。

3. 安装完 PyTorch 后，你还需要安装 torchvision。运行以下命令：

   pip install torchvision==0.2.0

这将安装与 PyTorch 0.3.0 兼容的 torchvision 版本。

现在，你应该已经成功在 Python 2.7 环境中安装了 PyTorch 0.3.0。你可以在代码中导入 PyTorch 来验证安装是否成功。