cuda10.2对应的pytorch

PyTorch对应的CUDA版本是1.7。换句话说，如果您的计算机上安装了CUDA 10.2，您可以使用PyTorch 1.7。请注意，不同版本的PyTorch可能需要不同版本的CUDA，因此请确保您使用正确版本的PyTorch。

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cuda10.2对应pytorch

对于CUDA 10.2，您可以使用以下命令安装与之对应的PyTorch版本：

pip install torch==1.7.1+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将安装PyTorch 1.7.1版本，该版本与CUDA 10.2兼容。请注意，您可能需要根据您的操作系统和硬件配置进行适当的调整。

另外，您也可以根据具体的需求选择其他支持CUDA 10.2的PyTorch版本。您可以在PyTorch官方网站上找到更多详细信息和版本选择：https://pytorch.org/

cuda10.2对应的pytorch安装

要安装CUDA 10.2对应的PyTorch，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Anaconda Prompt（如果没有安装Anaconda，请先安装）。
2. 创建一个新的虚拟环境，可以选择自己喜欢的环境名称，比如"pytorch_gpu"。使用以下命令创建环境：
`conda create -n pytorch_gpu python=3.9`
3. 激活创建的环境。在Anaconda Prompt中输入以下命令：
`conda activate pytorch_gpu`
4. 在激活的环境下，使用pip安装PyTorch。请注意，下面的命令是从PyTorch官方网站提供的命令，确保选择正确的命令。在Anaconda Prompt中输入以下命令：

   pip install torch==1.8.0+cu102 torchvision==0.9.0+cu102 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

这将下载并安装PyTorch及其相关的软件包。
5. 安装完成后，你可以在Python环境中测试PyTorch是否成功安装。在Anaconda Prompt中输入以下命令：

   python
   import torch
   print(torch.cuda.is_available())

如果输出为True，则表示PyTorch成功安装并且CUDA可用。

请记住，以上步骤是基于CUDA 10.2的安装，如果你使用其他版本的CUDA，请在第4步的命令中相应地更改版本号。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置 详细完整教程](https://blog.csdn.net/Ang_go/article/details/122329715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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