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如何在启用CUDA的情况下安装Pytorch 1.3.1

在启用CUDA的情况下安装PyTorch 1.3.1,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,确保您的计算机上已经安装了适当版本的CUDA驱动程序。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合您的显卡型号的CUDA驱动程序。
  2. 接下来,您需要安装适用于CUDA的cuDNN库。cuDNN是一个针对深度神经网络的GPU加速库,可以提高PyTorch的性能。您可以从NVIDIA开发者网站下载cuDNN,并按照其提供的安装说明进行安装。
  3. 确保您已经安装了适当版本的Python解释器。PyTorch 1.3.1支持Python 3.5、3.6、3.7和3.8。
  4. 打开命令行终端,并使用pip命令安装PyTorch。在命令行中输入以下命令:
  5. 打开命令行终端,并使用pip命令安装PyTorch。在命令行中输入以下命令:
  6. 这将安装PyTorch 1.3.1和与之兼容的torchvision库。请注意,cu92表示CUDA 9.2版本,如果您的CUDA版本不同,请相应地更改cu后面的数字。
  7. 安装完成后,您可以在Python脚本中导入PyTorch并开始使用它。例如,您可以使用以下代码验证安装是否成功:
  8. 安装完成后,您可以在Python脚本中导入PyTorch并开始使用它。例如,您可以使用以下代码验证安装是否成功:
  9. 如果输出显示安装的PyTorch版本和CUDA可用,则表示安装成功。

请注意,以上步骤假设您已经具备了基本的开发环境和相关依赖项。如果您遇到任何问题,请参考PyTorch官方文档或在相关社区寻求帮助。

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