Linux下pip下载cuda10.2 python3.6.9的torch和torchvision的指令

您可以使用以下指令在Linux下下载cuda10.2 python3.6.9的torch和torchvision：

pip3 install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

相关问题

cuda10.2对应的torch

您可以使用以下命令安装CUDA 10.2对应的PyTorch：

pip install torch==1.7.1+cu102 torchvision==0.8.2+cu102 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.7.1，对应CUDA 10.2，同时也安装了与其兼容的torchvision和torchaudio。

检查自己的python版本、cuda版本、torch和 torchvision 版本是否兼容

要检查Python版本，你可以在终端（在Unix/Linux系统中）或命令提示符（在Windows系统中）输入以下命令：

python --version

或者，如果你使用的是Python 3，你可能需要使用：

python3 --version

对于CUDA版本，如果你已经安装了NVIDIA的驱动和CUDA Toolkit，可以通过以下命令检查：

nvcc --version

或者，你也可以通过NVIDIA控制面板查看CUDA版本。

对于PyTorch和torchvision版本的兼容性，你可以使用pip（Python的包管理器）来查看已安装的版本：

pip list | grep torch
pip list | grep torchvision

PyTorch和torchvision的版本兼容性通常在PyTorch的官方网站或GitHub仓库中会有所说明。你可以访问PyTorch的官网，查看下载页面上的安装指南，那里会提供与不同CUDA版本兼容的PyTorch和torchvision版本信息。

通常，当你安装PyTorch时，会选择对应你CUDA版本的安装命令。例如，如果你使用的是CUDA 11.3，你会寻找适合CUDA 11.3的安装命令来确保兼容性。

请确保所有软件包的版本都与你的系统和需求相匹配，特别是在使用GPU加速时，PyTorch版本需要与CUDA版本兼容。