cuda10.1GPU版安装PyTroch指令

CUDA 10.1+Cudnn8.0.5

1.7.1版

pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1.7.0版

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.0+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1.6.0版

pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CUDA 11.1

1.8.0版

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

可以采用阿里云的源文件加速，在上述代码后附上以下代码：

-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

测试torch能否用GPU

torch.version

torch.cuda.is_available()

输出True即可。

tensorflow-gpu安装

pip install -U tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

测试

import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')

输出为True