cuda 9.1 匹配的torch版本

如果您的CUDA版本是9.1，可以安装以下版本的PyTorch：

pip install torch==1.0.1.post2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu91/stable

请注意，这是PyTorch 1.0.1版本的CUDA 9.1支持版本。如果您需要其他版本的PyTorch，请参考PyTorch官方文档以获取特定版本的安装命令。

相关问题

查看cuda版本和torch版本

要查看CUDA版本和Torch版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 查看CUDA版本：
- 在Linux或Mac上，打开终端并输入以下命令：`nvcc --version`
- 在Windows上，打开命令提示符并输入以下命令：`nvcc --version`
这将显示安装在系统上的CUDA版本信息。

2. 查看Torch版本：
- 在Python环境中，导入Torch库并打印版本信息。可以使用以下代码：

     import torch
     print(torch.__version__)

这将打印出当前安装的Torch版本。

希望这些信息对您有所帮助！

cuda和torch版本不匹配

如果CUDA和PyTorch版本不匹配，可能会导致程序运行错误或无法运行。通常情况下，PyTorch的不同版本都会带有与不同版本的CUDA兼容的版本，因此您需要确保安装的PyTorch版本与您安装的CUDA版本兼容。

以下是解决CUDA和PyTorch版本不匹配的步骤：

1. 确定您正在运行的CUDA版本：

   nvcc --version

2. 确定您需要安装的PyTorch版本与您的CUDA版本兼容。您可以在PyTorch官方网站上找到与特定CUDA版本兼容的PyTorch版本。例如，如果您的CUDA版本为10.2，则可以使用PyTorch 1.7版本。

3. 安装与您的CUDA版本兼容的PyTorch版本。您可以使用以下命令安装PyTorch：

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

注意：请使用与您安装的CUDA版本相应的cuXX后缀。例如，如果您安装的是CUDA 10.1，则应该使用cu101后缀。

4. 安装具有相应版本的其他库。如果您使用的是GPU版本的PyTorch，那么您需要安装与您的CUDA版本兼容的其他库，例如cuDNN和NCCL。

   pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html

注意：以上命令中的版本号应与您需要安装的版本号匹配。

5. 验证安装。您可以在Python中运行以下命令，验证您的PyTorch版本和CUDA版本是否匹配：

   import torch
   print(torch.version.cuda)

如果输出的CUDA版本与您安装的CUDA版本匹配，则表示您已经成功安装了与CUDA版本兼容的PyTorch版本。