如果cuda岁11.4应该安装哪个版本的pytorch

如果你的系统安装了CUDA 11.4，则可以使用以下命令安装适用于Python 3.8的PyTorch：

pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

请注意，这需要使用适用于CUDA 11.1或更高版本的NVIDIA驱动程序和cuDNN版本。如果你的系统上安装的驱动程序版本与此不匹配，则可能需要更新驱动程序和cuDNN。

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CUDA 版本为 11.4安装cudnn,pytorch哪个版本

如果您安装的 CUDA 版本是 11.4，则可以安装与之相对应的 cuDNN 版本。根据 NVIDIA 的官方文档，CUDA 11.4 对应的 cuDNN 版本为 cuDNN 8.2.x。因此，您可以从 NVIDIA 的官方网站上下载并安装 cuDNN 8.2.x 版本。

关于 PyTorch 的版本选择，建议您选择与 CUDA 11.4 和 cuDNN 8.2.x 兼容的版本。您可以在 PyTorch 官方网站上查找与之兼容的版本，也可以使用 conda 或 pip 安装 PyTorch，它们会自动解决依赖关系。

需要注意的是，安装过程中可能会出现一些问题，例如找不到库文件等，这时您需要按照错误提示进行相应的操作，例如添加环境变量、修改库文件路径等。另外，建议您在安装前备份重要的数据和配置文件，以防止意外情况的发生。

CUDA 11.4 对应的 cuDNN、PyTorch

好的，以下是对应的命令：

1. 安装cuDNN 8.2：

您可以从NVIDIA的官方网站下载cuDNN 8.2，然后解压缩文件并将文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置。具体来说，您可以使用以下命令：

   # 下载cuDNN 8.2
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_471.41_win10.exe
   
   # 解压缩cuDNN 8.2
   tar -xzvf cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.0.53.zip
   
   # 将cuDNN文件拷贝到CUDA安装目录下的相应位置
   cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
   cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/

2. 安装PyTorch：

您可以使用以下命令安装适用于CUDA 11.4的PyTorch：

   # 安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
   pip install torch==1.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

如果您使用的是conda环境，可以使用以下命令：

   # 创建一个名为pytorch的conda环境，并安装适用于CUDA 11.4的PyTorch
   conda create --name pytorch python=3.8
   conda activate pytorch
   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.4 -c pytorch -c nvidia

需要注意的是，PyTorch的安装方式可能因操作系统、Python版本等因素而有所不同，请根据您的具体情况选择相应的安装方式。