cuda10.0对应torch

1.0.1

如果需要使用cuda10.0，可以通过以下方式安装：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

或者

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/stable

相关问题

cuda10.0安装torch.7.0

为了在使用 CUDA 10.0 的机器上安装 Torch 7.0，需要按照以下步骤：
1. 安装 CUDA 10.0，可以从官网下载对应版本的 CUDA 安装程序。
2. 安装 cuDNN v7.4.1，也可以从官网下载并按照说明安装。
3. 安装 Anaconda，可以从官网下载对应版本的 Anaconda 安装程序。
4. 创建一个新的 Conda 环境，可以使用以下命令：
conda create --name torchenv python=3.6
5. 激活新的环境：
conda activate torchenv
6. 安装 PyTorch，可以使用以下命令：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
7. 测试 PyTorch 是否正确安装：
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
如果输出 true，代表 PyTorch 安装成功。

注意：在安装过程中，需要根据自己的环境和需求选择正确的版本，安装命令中的版本号也需要对应。
此外，建议在安装 PyTorch 之前给 Anaconda 和 conda 更新一下：
conda update conda
conda update anaconda

cuda对应torch

根据引用中提供的信息，我们可以得知不同版本的PyTorch对应的CUDA版本。具体来说，根据表格中的信息，以下是一些版本对应关系：

- PyTorch 1.10 对应 CUDA 11.2
- PyTorch 1.9 对应 CUDA 11.1
- PyTorch 1.8 对应 CUDA 11.0
- PyTorch 1.7 对应 CUDA 10.2
- PyTorch 1.6 对应 CUDA 10.1
- PyTorch 1.5 对应 CUDA 10.0

根据引用中提供的信息，通过在终端输入以下命令可以查看当前系统是否安装了可用的CUDA：

python
import torch
torch.cuda.is_available()

如果返回值为True，则表示已经安装了可用的CUDA。如果返回值为False，则表示当前系统没有安装可用的CUDA。

另外，引用中提供了关于CUDA、CUDNN、PyTorch、Torchvision对应版本的安装方法和配置信息，可以参考该引用进行环境配置。

综上所述，根据不同的PyTorch版本，对应的CUDA版本是可以从引用中的表格中获取的。如果想要确定当前系统是否安装了可用的CUDA，可以使用引用中提供的代码片段进行检查。还可以参考引用中提供的环境配置方法进行安装和配置。