cuda11.3对应的torch安装指令

安装CUDA 11.3对应的torch可以使用以下指令：

pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

其中，cu111表示CUDA版本为11.1，如果需要安装其他版本的CUDA对应的torch，可以替换cu111为对应的版本号，比如cu102表示CUDA版本为10.2。

相关问题

pip下载11.3cuda对应的pytorch指令

您可以使用以下命令来使用 pip 下载与 CUDA .3 对应的 PyTorch 版本：

pip install torch==1.8.1+cu113 torchvision==0.9.1+cu113 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，此命令将安装 PyTorch 1.8.1 版本，并且需要 CUDA 11.3 和对应的 cuDNN 版本。

安装pytorch11.3 GPU版本的指令

安装 PyTorch 1.3 的 GPU 版本，需要先安装 CUDA 和 cuDNN，具体步骤如下：

1. 安装 CUDA

首先需要去 NVIDIA 官网下载 CUDA，选择对应的版本和操作系统，并按照官方文档进行安装。

2. 安装 cuDNN

cuDNN 是 NVIDIA Deep Learning SDK 中的一个加速库，也需要去 NVIDIA 官网下载，并按照官方文档进行安装。

3. 安装 PyTorch

可以使用以下命令安装 PyTorch 1.3 GPU 版本：

pip install torch==1.3.0 torchvision==0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html

其中，`-f` 参数指定了 PyTorch 的安装源为官方提供的 CUDA 10.0 版本的源，如果你使用的是其他版本的 CUDA，需要修改对应的源。

安装完成后，可以使用以下代码验证 PyTorch 是否成功安装：

import torch

print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

如果输出的版本号为 `1.3.0`，且 CUDA 可用，则说明 PyTorch 安装成功。