rtx1650 cuda12.1装gpu版本的pytorch的pip命令

以下是安装gpu版本的pytorch的pip命令：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

请注意，这个命令是为CUDA 11.1版本的RTX 1650设计的。如果您使用的是其他CUDA版本，请相应地更改命令中的版本号。

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rtx1650 cuda12.1装pytorch 的pip命令

以下是在CUDA 12.1上安装PyTorch的pip命令：

pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

请注意，此命令假定您的操作系统和Python版本与PyTorch支持的版本兼容。如果您的操作系统或Python版本不同，请查看PyTorch的文档以获取适当的pip命令。

pytorch下载 cuda12.1

要下载PyTorch并安装CUDA 12.1，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，可以尝试添加清华源以提高网络下载速度。在命令行中输入以下命令：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 接下来，使用pip命令安装PyTorch。在命令行中输入以下命令：

pip install torch==2.0.0 cu121 torchvision==0.15.1 cu121 torchaudio==2.0.1 cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 2.0.0版本以及与CUDA 12.1兼容的相关软件包。

3. 安装完成后，可以验证PyTorch是否成功安装并与CUDA 12.1一起使用。在Anaconda Prompt或命令行中输入以下命令：

python
>>> import torch
>>> torch.__version__
'2.0.0 cu121'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.get_device_name(0)
'NVIDIA GeForce RTX 3090'

如果出现上述输出，说明PyTorch已成功安装并与CUDA 12.1一起使用。