linux系统GPU开发机的cuda10.1安装对应的torch1.7.0的命令

以下是在 Linux 系统上安装 CUDA 10.1 和 PyTorch 1.7.0 的步骤：

1. 安装 CUDA 10.1

首先，您需要下载适用于您的 Linux 发行版的 CUDA 10.1 安装包并运行安装程序。您可以从 NVIDIA 的官方网站上下载安装包：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base

安装 CUDA 10.1 后，您需要将 CUDA 的路径添加到系统环境变量中。例如，在 Ubuntu 上，您可以在终端中运行以下命令：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. 安装 PyTorch 1.7.0

安装 PyTorch 1.7.0 之前，您需要安装 Python 3.x 和 pip。您可以使用以下命令在 Ubuntu 上安装它们：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

然后，您可以使用 pip 安装 PyTorch 1.7.0。您可以使用以下命令：

pip3 install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

这将安装 CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 版本的 PyTorch 1.7.0。

完成后，您可以通过在 Python 中导入 torch 来验证 PyTorch 是否已正确安装：

python3
import torch
print(torch.__version__)

输出应该为 1.7.0。