CUDA 11.4 对应的 cuDNN、PyTorch

好的，以下是对应的命令：

1. 安装cuDNN 8.2：

您可以从NVIDIA的官方网站下载cuDNN 8.2，然后解压缩文件并将文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置。具体来说，您可以使用以下命令：

   # 下载cuDNN 8.2
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_471.41_win10.exe
   
   # 解压缩cuDNN 8.2
   tar -xzvf cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.0.53.zip
   
   # 将cuDNN文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置
   cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
   cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/

2. 安装PyTorch：

您可以使用以下命令安装适用于CUDA 11.4的PyTorch：

   # 安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
   pip install torch==1.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

如果您使用的是conda环境，可以使用以下命令：

   # 创建一个名为pytorch的conda环境，并安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
   conda create --name pytorch python=3.8
   conda activate pytorch
   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.4 -c pytorch -c nvidia

需要注意的是，PyTorch的安装方式可能因操作系统、Python版本等因素而有所不同，请根据您的具体情况选择相应的安装方式。