python 3.7.6配置pytorch和torchvision版本

1. 安装Anaconda或者Miniconda（建议使用Anaconda），可以在官网下载对应操作系统的安装包，安装完成后在命令行中输入conda -h检查是否安装成功。
2. 创建一个新的conda环境，命名为pytorch，可以使用以下命令：conda create -n pytorch python=3.7（此处python版本可以自行指定），等待环境创建完成。
3. 激活新环境，可以使用以下命令：conda activate pytorch。
4. 安装pytorch和torchvision，可以使用以下命令：conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cpuonly -c pytorch（如果需要使用GPU版本则去掉cpuonly选项）。
5. 验证是否安装成功，可以在python环境中输入以下代码：

import torch
import torchvision

print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)

若输出版本号，则表示安装成功。

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gtx950 pytorch

根据您提供的信息，您的显卡型号是NVIDIA GeForce GTX 950M，您希望了解关于在该显卡上安装PyTorch的方法。根据引用和引用的内容，我可以为您提供以下答案：

首先，建议您确认您的CUDA版本和Python版本是否与PyTorch和Torchvision的要求相匹配。根据引用中提到的信息，您的CUDA版本是9.0，Python版本是3.7.6。请确保您下载和安装的PyTorch版本与这些版本相匹配。

接下来，您可以通过访问PyTorch官方网站下载适用于您的环境的PyTorch安装包。根据引用提到的内容，官方网站会提供详细的安装说明，您只需要复制所需的链接即可。注意，您需要选择适配GPU的安装包。

如果您不想使用conda来安装PyTorch，引用中提到了另一种安装方法，即使用轮子（wheel）来进行安装。您可以通过访问PyTorch官方网站的wheel下载页面（https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html）来下载适用于您的环境的PyTorch wheel。

在下载wheel时，请确保选择适配您的CUDA版本和Python版本的wheel文件。根据引用中提到的内容，以"cpu"开头的文件适用于CPU，以"cu"开头的文件适用于GPU。而后面的数字表示所需的CUDA版本，以"cp"开头的数字表示所需的Python版本，而对于Windows用户，需要下载带有"win"的wheel文件。

请注意，根据您提供的信息，我无法具体查看您所下载的wheel内容，因此具体的安装步骤可能会有所不同。我建议您在安装前仔细阅读官方网站提供的安装说明，并按照说明进行操作。

总结：根据您的显卡型号为NVIDIA GeForce GTX 950M，您可以通过访问PyTorch官方网站下载适用于您环境的PyTorch安装包，或者通过安装适配您CUDA版本和Python版本的PyTorch wheel来安装PyTorch。请确保您的CUDA版本和Python版本与所下载的PyTorch版本相匹配，并仔细阅读官方网站提供的安装说明进行操作。