pytorch1.4.0安装哪个cudann

如果你的GPU型号是 NVIDIA 的 GeForce GTX 10 系列或 Tesla V100，可以安装 cuDNN 7.6.5 for CUDA 10.1。
如果你的GPU型号是 NVIDIA 的 Tesla P100，可以安装 cuDNN 7.6.5 for CUDA 10.0。
如果你的GPU型号是 NVIDIA 的 GeForce GTX 9 系列，可以安装 cuDNN 7.0 for CUDA 9.0。
具体情况可以参考 NVIDIA 的官方文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-support-matrix/index.html

相关问题

pytorch1.4.0安装

以下是安装PyTorch 1.4.0的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了Python和pip。你可以在命令行中运行以下命令来检查它们的版本：

python --version
pip --version

2. 接下来，使用pip安装PyTorch 1.4.0。在命令行中运行以下命令：

pip install torch==1.4.0

3. 如果你的网络环境无法直接从PyTorch官方源下载安装文件，你可以尝试使用离线安装文件进行安装。根据引用提供的离线安装文件进行操作。

4. 安装完成后，你可以在Python中导入PyTorch并验证版本。在Python交互环境中运行以下代码：

import torch
print(torch.__version__)

如果输出为1.4.0，则表示PyTorch 1.4.0已成功安装。

python3.8安装pytorch1.4.0

您可以按照以下步骤安装Python 3.8和PyTorch 1.4.0：

1. 首先，确保您已经安装了Python 3.8。您可以从Python官方网站下载并安装适用于您的操作系统的Python 3.8版本。

2. 接下来，打开命令行终端，并使用以下命令创建一个新的虚拟环境（可选）：

   python3.8 -m venv myenv

3. 激活虚拟环境。在Windows上，运行以下命令：

   myenv\Scripts\activate

在Linux/macOS上，运行以下命令：

   source myenv/bin/activate

4. 然后，使用以下命令安装PyTorch 1.4.0。根据您的硬件配置和操作系统选择合适的命令：
- 如果您的计算机支持CUDA 10.1，运行以下命令：

     pip install torch==1.4.0+cu101 torchvision==0.5.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

- 如果您的计算机不支持CUDA或者您不想使用CUDA版本的PyTorch，运行以下命令：

     pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0

5. 安装完成后，您可以验证PyTorch是否成功安装。在Python交互式环境中运行以下命令：

   import torch
   print(torch.__version__)

如果成功安装，将显示PyTorch的版本号（1.4.0）。

请注意，安装PyTorch可能需要一些时间，具体取决于您的网络速度和计算机性能。