cuda10.0对应的pytorch版本

如果你使用的是CUDA 10.0，则可以使用以下版本的PyTorch：

- PyTorch 1.1.0
- PyTorch 1.0.1.post2
- PyTorch 0.4.1

注意，不同的PyTorch版本可能需要不同的CUDA版本和cuDNN版本来正常运行。建议查看官方文档以获取更多详细信息。

相关问题

cuda 10.0 安装pytorch

根据提供的引用内容，您可以使用以下步骤来安装CUDA 10.0对应的PyTorch版本:

1. 首先，打开终端并输入以下命令来安装PyTorch和Torchvision:

   pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

2. 等待安装完成后，在终端输入`python3`，然后输入`import torch`来验证是否安装成功。

请注意，以上步骤仅适用于CUDA 10.0版本。如果您使用的是其他版本的CUDA，请根据对应版本的PyTorch官方文档进行安装。

cuda10.0对应的pytorch

在CUDA 10.0的情况下，根据引用和引用的信息，有以下几个版本的PyTorch可供选择安装：
- PyTorch 1.4.0
- PyTorch 1.7.1
- PyTorch 1.2.0

其中，PyTorch 1.4.0是正常情况下与CUDA 10.0对应的最高版本 。而PyTorch 1.7.1是在CUDA 10.0的情况下也可以安装并成功运行的版本 。此外，引用中提供的安装命令可以安装PyTorch 1.2.0和相应的torchvision版本。

因此，对于CUDA 10.0，可以选择安装PyTorch 1.4.0、PyTorch 1.7.1或PyTorch 1.2.＊＊＊<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [cuda10.0 可以正常安装运行pytorch1.7.1](https://blog.csdn.net/sinat_20277079/article/details/115964064)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于cuda10.0的pytorch深度学习环境配置](https://blog.csdn.net/shine_Lee_/article/details/123747910)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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