python3.7对应pytorch版本

Python3.7可以使用PyTorch1.1及以上版本，但建议使用最新版本以获取最佳性能和功能。您可以通过以下命令安装最新版本的PyTorch：

pip install torch

请注意，您需要确保您的计算机系统满足PyTorch的硬件和软件要求。例如，如果您的系统没有支持CUDA的GPU，则无法安装PyTorch的GPU版本。

相关问题

python3.7安装pytorch

要在Python 3.7上安装PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保您已经安装了Python 3.7和pip包管理工具。

2. 打开终端或命令行窗口，运行以下命令安装PyTorch：

pip3 install torch torchvision

这将自动下载并安装适用于Python 3.7的最新版PyTorch和对应的torchvision库。

3. 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。例如，您可以运行以下代码：

import torch

# 创建一个大小为5x3的张量
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

这将输出一个由随机数填充的5x3张量。

希望这些步骤可以帮助您成功安装和使用PyTorch。

python3.7对应cuda版本

Python 3.7 不直接对应特定的 CUDA 版本。CUDA 是由 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，用于利用 NVIDIA GPU 的计算能力。而 Python 中的 CUDA 版本通常是与使用 GPU 加速的深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）相关联的。

深度学习框架通常会声明与特定 CUDA 版本兼容的要求。例如，TensorFlow 的官方文档中说明了不同版本的 TensorFlow 所需的 CUDA 和 cuDNN 版本。你可以查阅相应的文档，找到 Python 3.7 对应的 CUDA 版本要求。

另外，你也可以使用不需要 CUDA 的版本来运行 Python 3.7。Python 解释器本身不依赖于 CUDA，所以你可以直接安装 Python 3.7 并在其中运行你的 Python 代码，而不涉及 CUDA 相关的部分。

希望这能解答你的问题！如果还有其他问题，请随时提问。