怎么下载支持cuda12.1的pytorch

您可以通过以下命令下载支持cuda12.1的pytorch：

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

请确保您的GPU支持CUDA 12.1版本。

相关问题

用镜像源下载适配cuda12.1的pytorch的gpu版本

如果你想要使用CUDA 12.1版本的PyTorch GPU版本，并通过镜像源下载，首先需要找到支持该CUDA版本的特定镜像。以下是大概的步骤：

1. **选择镜像源**：推荐使用阿里云、清华大学或者是PyTorch官方提供的镜像。例如，`torchhub`（https://github.com/pytorch/hub）就提供了预配置好的PyTorch CUDA版本。

2. **确认版本兼容性**：查看PyTorch官网或者其他文档，确保CUDA 12.1与目标版本的PyTorch是否兼容。因为不是所有版本都支持每个CUDA版本。

3. **环境设置**：创建一个新的Python虚拟环境并激活，以便隔离安装。

4. **安装命令**：在虚拟环境中，你可以使用类似于以下的命令安装：

   pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu only/

或者指定CUDA版本：

   pip install torch+cu121 torchvision+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch_stable.html --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

这里的`cu121`代表CUDA 12.1。

5. **验证安装**：安装完成后，可以导入`torch`检查CUDA版本和PyTorch版本。

记得在实际操作前确认你的系统支持CUDA 12.1并且有相应的驱动程序。

cuda12.1安装pytorch

要在 CUDA 12.1 上安装 PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保您的系统已安装 CUDA 12.1。您可以从 NVIDIA 的官方网站下载并安装 CUDA Toolkit。

2. 创建一个虚拟环境（可选但推荐），以隔离您的 Python 环境。您可以使用 Anaconda 或 venv 等工具来创建虚拟环境。

3. 在虚拟环境中安装 PyTorch。您可以使用 pip 命令来安装适用于 CUDA 12.1 的 PyTorch 版本。请注意，PyTorch 提供了不同的安装选项，具体取决于您的系统配置和需求。以下是一个示例安装命令：

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请根据您的需求和系统配置进行调整。

4. 安装完成后，您可以在 Python 脚本或交互式环境中导入 PyTorch 并开始使用它：

import torch

# 测试 PyTorch 是否成功安装
print(torch.__version__)

这样，您就成功在 CUDA 12.1 上安装了 PyTorch。请确保您的系统满足 PyTorch 的最低要求，并参考官方文档获取更多细节和其他配置选项。