怎么下载不是专门为CUDA 10.1版本优化torch1.7.1

您可以尝试在官方网站上下载适用于CUDA 10.1版本的torch1.7.1，或者使用conda或pip安装torch1.7.1并指定CUDA版本。如果您仍然遇到问题，您可以在相关的论坛或社区中寻求帮助。

相关问题

cuda10.1版本安装torch1.7.1和torchvision0.8.2

您可以按照以下步骤安装cuda10.1版本、torch1.7.1和torchvision0.8.2：

1. 安装CUDA10.1版本

您可以从NVIDIA官网下载CUDA10.1版本，具体步骤如下：

（1）打开NVIDIA官网 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2，选择适合您操作系统的CUDA版本进行下载。

（2）下载完成后，按照提示进行安装。安装过程中会提示是否安装NVIDIA驱动程序，如果您的系统中没有安装NVIDIA驱动程序，可以选择安装。

2. 安装torch1.7.1

您可以使用以下命令安装torch1.7.1：

pip install torch==1.7.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

3. 安装torchvision0.8.2

您可以使用以下命令安装torchvision0.8.2：

pip install torchvision==0.8.2+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

安装完成后，您可以通过import torch和import torchvision来验证是否安装成功。

linux用conda重新安装cuda10.1对应的torch1.7.1GUP版本的命令

以下是在 Linux 上使用 Conda 重新安装 CUDA 10.1 对应的 Torch 1.7.1 GPU 版本的命令：

1. 创建一个新的 conda 环境：

conda create --name torch-env

2. 激活 conda 环境：

conda activate torch-env

3. 安装 CUDA 10.1：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4. 安装 Torch 1.7.1 GPU 版本：

pip3 install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

这些命令将会在您的系统上安装 CUDA 10.1 和 Torch 1.7.1 GPU 版本。请确保您的系统已经正确安装了 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA。