我该如何根据pytorch 1.0.0和我的GPU型号选择合适的CUDA版本

根据PyTorch官方文档，你可以按照以下步骤选择合适的CUDA版本：

1. 首先查看你的GPU型号，可以通过命令行输入`nvidia-smi`查看。

2. 查看你安装的PyTorch版本，可以通过以下命令查看：`pip show torch`

3. 打开PyTorch官网的下载页面（https://pytorch.org/get-started/locally/），根据你的PyTorch版本和GPU型号选择合适的CUDA版本。

例如，如果你的GPU型号是GTX 1070，你的PyTorch版本是1.0.0，那么你可以下载CUDA 10.0版本的PyTorch，因为这个版本的PyTorch支持CUDA 10.0，而GTX 1070支持CUDA 10.0。

需要注意的是，如果你的GPU不支持某个CUDA版本，那么你不能使用这个版本的CUDA。另外，安装CUDA时需要注意与你的操作系统和其他库的兼容性。

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pytorch 1.0.0安装

PyTorch 1.0.0是一个重要版本，它是PyTorch库的一个里程碑，它引入了许多改进和新功能。安装PyTorch 1.0.0通常需要通过Python包管理工具如pip来进行。以下是安装步骤：

1. **检查Python版本**：确保你已经安装了Python 3.6或更高版本，因为早期版本可能不兼容1.0.0。

2. **安装依赖**：由于PyTorch依赖于CUDA（用于GPU加速），如果你计划使用GPU，你需要先安装CUDA和cuDNN。如果不是GPU环境，则可以略过这一步。

   sudo apt-get install cuda

3. **使用pip安装**：
- 对于CPU版本（不支持GPU）：

     pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.2

- 对于支持GPU的版本，你需要指定cuda版本：

     pip install torch==1.0.0+cpu torchvision==0.2.2+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

或者如果已经下载了.whl文件，可以直接运行：

   pip install mytorchfile.whl

4. **验证安装**：安装完成后，你可以导入PyTorch并打印版本信息来确认安装是否成功：

   import torch
   print(torch.__version__)

conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 -c pytorch 和conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch有什么区别

`conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 -c pytorch` 是安装 PyTorch 和 torchvision 的 CPU 版本，而 `conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch` 是安装 PyTorch 和 torchvision 的 CUDA 版本，需要与 NVIDIA 的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包一起使用。如果你不确定你的 GPU 是否支持 CUDA，可以使用第一种方式安装 CPU 版本。