cuda10.1对应的pytorch gpu

CUDA 10.1 对应的 PyTorch GPU 版本是 PyTorch 1.4.0。你可以通过以下命令安装：

pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0

请确保你的机器已经安装了 CUDA 10.1，并且已正确配置了 GPU 环境。如果你的 CUDA 版本不是 10.1，请根据你的 CUDA 版本选择适合的 PyTorch 版本。

相关问题

cuda10.1安装pytorch2.0

对于安装PyTorch 2.0，您需要先安装CUDA 10.1，并使用适当的命令安装PyTorch。以下是一些步骤供您参考：

1. 首先，确保您的计算机具有兼容的NVIDIA GPU，并且已经安装了CUDA 10.1驱动程序。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合您GPU和操作系统的驱动程序。

2. 安装CUDA Toolkit 10.1。您可以从NVIDIA开发者网站下载适合您操作系统的CUDA Toolkit安装程序，并按照说明进行安装。

3. 创建一个新的虚拟环境（可选但建议）。您可以使用conda或者虚拟环境管理工具（如virtualenv）创建一个新的虚拟环境。

4. 激活您的虚拟环境（如果使用了虚拟环境）。

5. 使用适当的命令来安装PyTorch 2.0。您可以在PyTorch官方网站上找到相应的命令，根据您的操作系统、CUDA版本和其他要求进行安装。

以下是一个示例命令，可以在CUDA 10.1上安装PyTorch 2.0：

pip install torch==2.0.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，根据您的操作系统和CUDA版本，命令可能会略有不同。因此，请根据您的实际情况调整命令。

希望这些步骤能帮助您成功安装PyTorch 2.0与CUDA 10.1！如果您遇到任何问题，请随时向我提问。

linux 安装cuda10.1的 pytorch

首先需要安装 CUDA 10.1 和 cuDNN，在安装 PyTorch 之前，需要先进行这些步骤。

1. 安装 CUDA 10.1 和 cuDNN

可以参考 NVIDIA 官方文档进行安装，具体步骤如下：

- 下载 CUDA 10.1 的安装包，可以从 NVIDIA 官网下载。
- 安装 CUDA 10.1，按照安装向导进行安装。
- 下载 cuDNN 7.6.5 for CUDA 10.1，可以从 NVIDIA 官网下载。
- 解压 cuDNN 压缩包，将其中的文件复制到 CUDA 根目录下的相应位置。

2. 安装 PyTorch

可以使用 pip 安装 PyTorch，具体命令如下：

pip install torch torchvision

如果需要安装 GPU 版本的 PyTorch，可以使用如下命令：

pip install torch torchvision --no-cache-dir -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html

安装完成后，可以在 Python 中通过以下命令验证是否安装成功：

import torch

print(torch.cuda.is_available())  # 如果输出 True，则表示安装成功

注意：在安装 PyTorch 时，需要选择正确的版本，以免出现兼容性问题。可以通过 PyTorch 官网查看不同版本的兼容性信息。